面向生存结局的深度学习
统计方法学
2019-04-24 v1
摘要
本稿件针对可能删失的结局开发了一类新的深度学习算法。为考虑删失，将无删失时使用的不可观测损失函数替换为删失无偏变换。所得算法类可用于估计生存概率与受限平均生存时间。我们展示了如何通过响应变换的形式，利用面向未删失数据的软件来实现这些深度学习算法。对荷兰 70 基因签名数据的模拟与分析显示了所提算法的强劲性能。
引用
@article{arxiv.1904.10345,
title = {Deep Learning for Survival Outcomes},
author = {Jon Arni Steingrimsson},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.10345},
year = {2019}
}