Survival analys syftar till att förutsäga förekomsten av specifika händelser av intresse vid framtida tidpunkter. Förekomsten av ofullständiga observationer på grund av censurering ger unika utmaningar inom detta område och skiljer överlevnadsanalys tekniker från andra standard regressionsmetoder. I många tillämpningar där fördelningen av överlevnadstiderna uttryckligen kan modelleras är parametrisk regression ett bättre alternativ till den allmänt använda Cox proportionella riskmodellen för detta problem med censurerad regression. Parametrisk regression av överlevnad lider dock av övermontering av modellen i högdimensionella scenarier. I detta dokument föreslår vi en enhetlig modell för regulariserad parametrisk överlevnadsregression för en godtycklig överlevnadsfördelning. Vi använder en generaliserad linjär modell för att approximera den negativa log-likelihood och använda det elastiska nätet som en gleshet-inducerande straff för att effektivt hantera högdimensionella data. Den föreslagna modellen formuleras sedan som en bestraffad iterativt omvägd minst kvadrater och löses med hjälp av en cyklisk koordinat nedstigning-baserad metod. Vi demonstrerar prestandan av vår föreslagna modell på olika högdimensionella microarray genuttryck riktmärken dataset. Våra experimentella resultat visar att den föreslagna modellen ger mer exakta uppskattningar jämfört med andra konkurrerande toppmoderna metoder.
I REF har den elastiska nettopåföljden använts för att göra det möjligt för de parametriska censurerade regressionsmodellerna att hantera högdimensionella censurerade data.
Regularized Parametric Regression for High-dimensional Survival Analysis
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}