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【2h】

A comparison of the conditional inference survival forest model to random survival forests based on a simulation study as well as on two applications with time-to-event data

机译：基于模拟研究以及具有时间事件数据的两个应用程序将条件推断生存森林模型与随机生存森林进行比较

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BackgroundRandom survival forest (RSF) models have been identified as alternative methods to the Cox proportional hazards model in analysing time-to-event data. These methods, however, have been criticised for the bias that results from favouring covariates with many split-points and hence conditional inference forests for time-to-event data have been suggested. Conditional inference forests (CIF) are known to correct the bias in RSF models by separating the procedure for the best covariate to split on from that of the best split point search for the selected covariate.
机译：背景技术在分析事件时间数据时，随机生存森林（RSF）模型已被确定为Cox比例风险模型的替代方法。但是，这些方法因偏向于具有多个分割点的协变量而受到批评，因此提出了针对时间到事件数据的条件推理林。众所周知，条件推理森林（CIF）通过将最佳协变量的分割过程与所选协变量的最佳分割点搜索过程分开来纠正RSF模型中的偏差。

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