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1. R語(yǔ)言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)系列（一）XGBoost算法+SHAP值（eXtreme Gradient Boosting）
2. R語(yǔ)言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)系列（二） SVM算法+重要性得分（Support Vector Machine）
3. R語(yǔ)言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)系列（三）lightGBM算法+SHAP值（Light Gradient Boosting Machine）
4. R語(yǔ)言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)系列（四）隨機(jī)森林算法+SHAP值 (Random Forest)
5. R語(yǔ)言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)系列（五）GBM算法+SHAP值 (Gradient Boosting Machines)
6. R語(yǔ)言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)系列（六）K-鄰近算法 (K-Nearest Neighbors)
7. R語(yǔ)言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)系列（七）樸素貝葉斯分類(lèi)算法 (Na?ve Bayes Classifier)
8. R語(yǔ)言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)系列（八）邏輯回歸算法 (logistic regression)
9. R語(yǔ)言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)系列（九）決策樹(shù)分類(lèi)算法 (Decision Trees Classifier)
10. R語(yǔ)言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)系列（十）自適應(yīng)提升分類(lèi)算法 (Adaptive Boosting)
11. R語(yǔ)言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)系列（十一）MLP分類(lèi)算法 (Multi-Layer Perceptrons)
12. R語(yǔ)言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)系列（十二）線性判別分析分類(lèi)算法 (Linear Discriminant Analysis)
13. R語(yǔ)言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)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(yǔ)言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)系列（十四）: CatBoost分類(lèi)算法+SHAP值 (categorical data gradient boosting)
15. R語(yǔ)言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)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(yǔ)言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)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(yǔ)言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)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(yǔ)言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)系列（十八）特征選擇之LASSO算法（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression）
19. R語(yǔ)言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)系列（十九）特征選擇之Monte Carlo算法（Monte Carlo Feature Selection）
20. R語(yǔ)言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)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(yǔ)言機(jī)器學(xué)習(xí)論文（一）：研究背景
2. R語(yǔ)言機(jī)器學(xué)習(xí)論文（二）：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
3. R語(yǔ)言機(jī)器學(xué)習(xí)論文（三）：特征提取
4. R語(yǔ)言機(jī)器學(xué)習(xí)論文（四）：模型構(gòu)建
5. R語(yǔ)言機(jī)器學(xué)習(xí)論文（五）：解釋模型
6. R語(yǔ)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(jiǎn)稱(chēng)RSF）是一種用于處理右刪失數(shù)據(jù)（即生存時(shí)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(shí)間，它考慮了每個(gè)樣本的生存時(shí)間（T）和刪失時(shí)間（C），其中刪失時(shí)間指的是在觀察期間內(nèi)未發(fā)生感興趣事件的時(shí)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(gè)bootstrap樣本，每個(gè)樣本平均排除一定比例的數(shù)據(jù)，稱(chēng)為袋外數(shù)據(jù)（Out-Of-Bag, OOB）。
2. 構(gòu)建生存樹(shù)：對(duì)每個(gè)bootstrap樣本構(gòu)建一棵二叉生存樹(shù)。在樹(shù)的每個(gè)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(zhǎng)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(shù)生長(zhǎng)到完整大小。
4. 累積風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)：對(duì)每棵樹(shù)計(jì)算累積風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)（Cumulative Hazard Function, CHF），得到集成累積風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)的均值。
5. 預(yù)測(cè)誤差計(jì)算：使用OOB數(shù)據(jù)，計(jì)算集成累積風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)預(yù)測(cè)誤差。

教程

本文旨在通過(guò)R語(yǔ)言實(shí)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(píng)估模型
7. 特征重要性（篩選特征）
8. 構(gòu)建新模型
9. 模型解釋SHAP
10. 保存模型
11. 總結(jié)
12. 系統(tǒng)信息

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R語(yǔ)言機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)系列（十五）隨機(jī)森林生存預(yù)后模型+SHAP值 (Random Survival Forest + SHAP)

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