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1. R語言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實戰(zhàn)系列（一）XGBoost算法+SHAP值（eXtreme Gradient Boosting）
2. R語言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實戰(zhàn)系列（二） SVM算法+重要性得分（Support Vector Machine）
3. R語言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實戰(zhàn)系列（三）lightGBM算法+SHAP值（Light Gradient Boosting Machine）
4. R語言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實戰(zhàn)系列（四）隨機(jī)森林算法+SHAP值 (Random Forest)
5. R語言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實戰(zhàn)系列（五）GBM算法+SHAP值 (Gradient Boosting Machines)
6. R語言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實戰(zhàn)系列（六）K-鄰近算法 (K-Nearest Neighbors)
7. R語言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實戰(zhàn)系列（七）樸素貝葉斯分類算法 (Na?ve Bayes Classifier)
8. R語言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實戰(zhàn)系列（八）邏輯回歸算法 (logistic regression)
9. R語言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實戰(zhàn)系列（九）決策樹分類算法 (Decision Trees Classifier)
10. R語言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實戰(zhàn)系列（十）自適應(yīng)提升分類算法 (Adaptive Boosting)
11. R語言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實戰(zhàn)系列（十一）MLP分類算法 (Multi-Layer Perceptrons)
12. R語言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實戰(zhàn)系列（十二）線性判別分析分類算法 (Linear Discriminant Analysis)
13. R語言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實戰(zhàn)系列（十三）隨機(jī)森林生存分析構(gòu)建預(yù)后模型 (Random Survival Forest)
14. R語言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實戰(zhàn)系列（十四）: CatBoost分類算法+SHAP值 (categorical data gradient boosting)
15. R語言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實戰(zhàn)系列（十五）隨機(jī)森林生存預(yù)后模型+SHAP值 (Random Survival Forest + SHAP)
16. R語言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實戰(zhàn)系列（十六）隨機(jī)森林算法回歸模型+SHAP值（Random Forest Regression + SHAP）
17. R語言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實戰(zhàn)系列（十七）特征選擇之彈性網(wǎng)絡(luò)回歸算法（Elastic Net Regression）
18. R語言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實戰(zhàn)系列（十八）特征選擇之LASSO算法（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression）
19. R語言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實戰(zhàn)系列（十九）特征選擇之Monte Carlo算法（Monte Carlo Feature Selection）
20. R語言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實戰(zhàn)系列（二十）特征選擇之Boruta算法

機(jī)器學(xué)習(xí)論文

1. R語言機(jī)器學(xué)習(xí)論文（一）：研究背景
2. R語言機(jī)器學(xué)習(xí)論文（二）：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
3. R語言機(jī)器學(xué)習(xí)論文（三）：特征提取
4. R語言機(jī)器學(xué)習(xí)論文（四）：模型構(gòu)建
5. R語言機(jī)器學(xué)習(xí)論文（五）：解釋模型
6. R語言機(jī)器學(xué)習(xí)論文（六）：總結(jié)

介紹

隨機(jī)森林生存分析（Random Survival Forest，簡稱RSF）是一種用于處理右刪失數(shù)據(jù)（即生存時間數(shù)據(jù)）的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它是傳統(tǒng)隨機(jī)森林算法在生存分析領(lǐng)域的擴(kuò)展。RSF的目標(biāo)變量是生存時間，它考慮了每個樣本的生存時間（T）和刪失時間（C），其中刪失時間指的是在觀察期間內(nèi)未發(fā)生感興趣事件的時間。RSF框架的核心步驟包括：

1. 數(shù)據(jù)重采樣：從原始數(shù)據(jù)中抽取多個bootstrap樣本，每個樣本平均排除一定比例的數(shù)據(jù)，稱為袋外數(shù)據(jù)（Out-Of-Bag, OOB）。
2. 構(gòu)建生存樹：對每個bootstrap樣本構(gòu)建一棵二叉生存樹。在樹的每個節(jié)點(diǎn)上，隨機(jī)選取一定數(shù)量的候選變量，并使用最大化子節(jié)點(diǎn)之間生存差異的候選變量進(jìn)行拆分。
3. 生長限制：在葉節(jié)點(diǎn)不少于一定數(shù)量死亡事件的約束下，將樹生長到完整大小。
4. 累積風(fēng)險函數(shù)：對每棵樹計算累積風(fēng)險函數(shù)（Cumulative Hazard Function, CHF），得到集成累積風(fēng)險函數(shù)的均值。
5. 預(yù)測誤差計算：使用OOB數(shù)據(jù)，計算集成累積風(fēng)險函數(shù)預(yù)測誤差。

RSF算法的中心元素是生成生存樹和構(gòu)建集成CHF。RSF算法通過集成多棵生存樹的預(yù)測來提高生存分析的準(zhǔn)確性。這種方法可以處理多個協(xié)變量，包括噪聲協(xié)變量，以及協(xié)變量之間復(fù)雜的非線性關(guān)系，而無需事先指定這些關(guān)系。

在實際應(yīng)用中，RSF可以用于預(yù)測個體的生存時間，評估不同治療策略的效果，或者識別與生存時間相關(guān)的生物標(biāo)志物。例如，在醫(yī)學(xué)研究中，RSF可以用來預(yù)測患者的復(fù)發(fā)時間，評估不同治療方案的療效，或者識別與疾病進(jìn)展相關(guān)的基因表達(dá)模式

詳細(xì)解釋請看數(shù)據(jù)分析：生存分析原理和應(yīng)用實例。

教程

本文旨在通過R語言實現(xiàn)Random Survival Forest，總共包含：

1. 加載R包
2. 案例數(shù)據(jù)
3. 數(shù)據(jù)預(yù)處理
4. 數(shù)據(jù)描述
5. 構(gòu)建randomForestSRC模型
6. 評估模型
7. 特征重要性（篩選特征）
8. 構(gòu)建新模型
9. 保存模型
10. 總結(jié)
11. 系統(tǒng)信息

更多內(nèi)容請前往

R語言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實戰(zhàn)系列（十三）隨機(jī)森林生存分析構(gòu)建預(yù)后模型 (Random Survival Forest)

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