Consistency of Random Survival Forests.
Consistency of Random Survival Forests.
复制标题
DOI：
10.1016/j.spl.2010.02.020
复制
发表时间：
2010-07-01
影响因子：
0.8
通讯作者：
Kogalur UB
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ishwaran H;Kogalur UB
我们证明了随机生存森林（RSF），一个新引入的森林集成学习分析的右删失生存数据的一致一致性。一致性证明下一般分裂规则，自举，随机选择的变量，也就是说，在真正实现的方法。在这种情况下，我们证明了森林系综生存函数一致收敛到真正的种群生存函数。为了证明这个结果，我们对特征空间做了一个关键的假设：我们假设所有变量都是因子。这样做确保了特征空间具有有限的基数，并使我们能够利用计数过程理论和Kaplan-Meier生存函数的一致一致性。
We prove uniform consistency of Random Survival Forests (RSF), a newly introduced forest ensemble learner for analysis of right-censored survival data. Consistency is proven under general splitting rules, bootstrapping, and random selection of variables—that is, under true implementation of the methodology. Under this setting we show that the forest ensemble survival function converges uniformly to the true population survival function. To prove this result we make one key assumption regarding the feature space: we assume that all variables are factors. Doing so ensures that the feature space has finite cardinality and enables us to exploit counting process theory and the uniform consistency of the Kaplan-Meier survival function.
登录
查看更多内容
影响因子：
7.5
作者：
Dietterich, TG
通讯作者：
Dietterich, TG
影响因子：
7.5
作者：
CORTES, C;VAPNIK, V
通讯作者：
VAPNIK, V
影响因子：
3.7
作者：
LEBLANC, M;CROWLEY, J
通讯作者：
CROWLEY, J
影响因子：
2
作者：
LO, SH;SINGH, K
通讯作者：
SINGH, K
影响因子：
2.9
作者：
Amit, Y;Geman, D
通讯作者：
Geman, D