生存時間研究における調整型ランダムフォーレスト法(一般講演(モデルとデータの統合),機械学習とその応用)
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概要
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決定木を基本学習器として用いたアンサンブル学習法のなかで,とくにRandomForest法は,有用性が広範に用いられている方法の一つである.他方,癌臨床研究の有効性の統計的評価に用いられる生存時間解析の分野において,アンサンブル学習法の研究はあまり行われていない.本報告では,生存時間研究におけるRandomForest法の有効性を検討した.さらに,予測確度の向上を意図して,個々の基本学習器を縮小回帰推定に基づいて調整する,調整型生存時間RandomForest法を提案した.調整型生存時間RandomForest法の性能は,文献事例により検討した.その結果,既存の生存時間RandomForest法に比べて良好な結果を示した.
- 2010-06-07
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