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R语言机器学习算法实战系列（十三）随机森林生存分析构建预后模型 (Random Survival Forest)

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文章目录

    • 介绍
      • 教程
    • 加载R包
    • 案例数据
    • 数据预处理
    • 数据描述
    • 构建randomForestSRC模型
    • 评估模型
      • C-index
      • Brier score
    • 特征重要性
    • 构建新的随机森林生存模型
      • 风险打分
      • 高低风险分组的生存分析
      • 时间依赖的ROC（Time-Dependent ROC）
    • 保存模型
    • 总结
    • 系统信息

介绍

随机森林生存分析（Random Survival Forest，简称RSF）是一种用于处理右删失数据（即生存时间数据）的机器学习方法，它是传统随机森林算法在生存分析领域的扩展。RSF的目标变量是生存时间，它考虑了每个样本的生存时间（T）和删失时间（C），其中删失时间指的是在观察期间内未发生感兴趣事件的时间。RSF框架的核心步骤包括：

  1. 数据重采样：从原始数据中抽取多个bootstrap样本，每个样本平均排除一定比例的数据，称为袋外数据（Out-Of-Bag, OOB）。
  2. 构建生存树：对每个bootstrap样本构建一棵二叉生存树。在树的每个节点上，随机选取一定数量的候选变量，并使用最大化子节点之间生存差异的候选变量进行拆分。
  3. 生长限制：在

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