基于基准实验的生存数据机器学习和COX模型的区分度性能比较

马溶基; 焦志刚; 缪鹏程; 陆贝尔; 陈华玲; 钱永康; 陈炳为

首页> 中文期刊> 《现代预防医学》 >基于基准实验的生存数据机器学习和COX模型的区分度性能比较

基于基准实验的生存数据机器学习和COX模型的区分度性能比较

开具论文收录证明 >>

文献代查 >>

页面导航

摘要
著录项
相似文献
相关主题

摘要

目的比较随机生存森林模型、梯度提升模型、极限梯度提升模型与Cox比例风险回归模型对生存数据的区分度性能，为生存分析方法的应用提供参考。方法基于基准实验框架，选择SEER数据库、TCGA数据库、R软件包共13个数据集，分别构建三种机器学习模型与Cox模型，以嵌套交叉验证获得Harrell’s C-index作为模型区分度性能评价指标，采用秩和检验比较模型间性能。结果各数据集的C-index主要集中在0.6～0.75之间。单数据集的结果不全相同，各模型C-index差异仅在部分数据集有意义，且没有一致结论；四种方法的性能在所有数据集、高删失率数据集、低删失率数据集等不同组数据集间的C指数差异均无统计学意义。结论在不同场景下的生存数据分析中，三种机器学习模型区分度性能与传统Cox模型相近。

著录项

来源
《现代预防医学》 |2023年第13期|2344-23482368|共5页
作者
马溶基; 焦志刚; 缪鹏程; 陆贝尔; 陈华玲; 钱永康; 陈炳为;
展开▼
作者单位

东南大学公共卫生学院;

展开▼
原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;一般数理统计;
关键词
基准实验; 生存分析; 随机生存森林; 梯度提升; 极限梯度提升;

相似文献

中文文献
外文文献
专利

1. 纵向数据与生存数据的联合模型—基于机器学习方法 [J] . 温征1 . 统计学与应用 . 2015,第4期
2. 生存资料回归模型分析——基于MCMC过程构建生存资料Cox非比例风险回归模型 [J] . 刘媛媛 ,李长平 ,胡良平 . 四川精神卫生 . 2020,第2期
3. 生存资料回归模型分析——基于MCMC过程构建生存资料Cox比例风险回归模型 [J] . 刘媛媛 ,李长平 ,胡良平 . 四川精神卫生 . 2020,第2期
4. Cox模型与BP神经网络在处理非线性数据时的性能比较 [J] . 贺宪民 ,贺佳 ,范思昌 . 数理统计与管理 . 2004,第2期
5. Cox比例风险模型与加速失效时间模型在基因表达数据生存分析中的应用及比较∗ [J] . 陈友春 ,陈玉娥 ,蒋秀林 . 包头医学院学报 . 2016,第10期
6. 惩罚COX模型和弹性网技术在高维数据生存分析中的应用 [C] . Yan lina ,闫丽娜 ,Wang tong . 2011年中国卫生统计学年会 . 2011
7. 基于Sentinel--2数据的低山丘陵区水稻种植面积监测--机器学习模型分类性能与可迁移性评价 [A] . 张卫春 . 2020

基于基准实验的生存数据机器学习和COX模型的区分度性能比较

摘要

著录项

相似文献

相关主题

期刊订阅