【摘 要】
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目的探讨随机生存森林(RSF)在高维基因组数据生存分析中的应用和适用性。方法通过模拟实验和实际数据分析,对随机生存森林、生存支持向量机(SSVM)和偏Cox回归(PCR)三种方法进
【机 构】
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哈尔滨医科大学卫生统计学教研室150081
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目的探讨随机生存森林(RSF)在高维基因组数据生存分析中的应用和适用性。方法通过模拟实验和实际数据分析,对随机生存森林、生存支持向量机(SSVM)和偏Cox回归(PCR)三种方法进行比较,并用生存预测的一致性错误率对其进行评价。结果模拟实验表明,在有交互作用的情况下,RSF的log-rank和logrankscore方法的预测效果均优于SSVM和PCR方法;实际数据分析结果显示,随机生存森林与生存支持向量机和偏Cox回归的预测效果相近,应用RSF方法筛选变量后建立的RSF模型能够在一定程度上提高预测效果。结论随机生存森林方法适用于高维生存数据的研究,对疾病的生存时间预测和预后因素分析具有实用价值。
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