A Selective Review on Random Survival Forests for High Dimensional Data

Hong Wang; Gang Li

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자료유형: 학술저널

저자정보: Hong Wang (Central South University) Gang Li (University of California at Los Angeles)

저널정보: 계명대학교 자연과학연구소 Quantitative Bio-Science Quantitative Bio-Science Vol.36 No.2

발행연도: 2017.11

수록면: 85 - 96 (12page)

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Over the past decades, there has been considerable interest in applying statistical machine learning methods in survival analysis. Ensemble based approaches, especially random survival forests, have been developed in a variety of contexts due to their high precision and non-parametric nature. This article aims to provide a timely review on recent developments and applications of random survival forests for time-to-event data with high dimensional covariates. This selective review begins with an introduction to the random survival forest framework, followed by a survey of recent developments on splitting criteria, variable selection, and other advanced topics of random survival forests for time-toevent data in high dimensional settings. We also discuss potential research directions for future research.

#Censoring #Random survival forest #Survival ensemble #Survival tree #Time-to-event data

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[단행본] - Cox DR / 1984 / Analysis of survival data. Vol 21 / Chapman & Hall/CRC

[단행본] - Klein JP / 2005 / Survival analysis: techniques for censored and truncated data / Springer Science & Business Media

[단행본] - Elashoff R / 2016 / Joint modeling of longitudinal and time-to-event data / Chapman & Hall: CRC

[학술지(정기간행물)] - David CR / 1972 / Regression models and life tables (with discussion) / J R Stat Soc 34 : 187 ~ 220

[학술지(정기간행물)] - Tibshirani R / 1997 / The lasso method for variable selection in the cox model / Stat Med 16 : 385 ~ 395

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이 논문의 저자 정보

Hong Wang

소속기관 Central South University

주요연구분야 자연과학 > 자연과학 일반

논문수 1 이용수 13

Gang Li

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