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乔恩·阿尔尼·斯坦格里姆森；刁、利群；罗伯特·斯特劳德曼。

审查无偏回归树和集合。 （英语） Zbl 1478.62289号

美国统计协会。 114，编号525，370-383（2019）.
摘要：本文提出了一种在生存分析中构建回归树和集成学习的新范式。介绍了一般损失函数的分类回归树（CART）和随机森林（RF）算法的推广，以及在后一种情况下更通用的引导程序。这些结果，结合适用于损失函数的删失无偏变换（CUT）理论的扩展，支持了两类新的生存树和生存林构建算法的开发：删失无偏回归树和删失毫无偏回归集合。对于平方误差损失的“双稳健”CUT，我们进一步说明了如何使用现有软件（例如CART、RF）实现这些新算法。在模拟环境和四个数据集的应用中，将这些方法与现有的用于预测生存概率的集成程序进行了比较。结果表明，这些新方法要么改进了随机生存树、条件推理树和递归插补生存树的现有实现，要么保持了竞争力。

引用于7文件

MSC公司：

62N01号 审查数据模型
62G05型 非参数估计
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）

关键词：

分类和回归树；双重鲁棒；损失估算；随机森林；风险预测

软件：

随机生存森林；随机森林；聚会；随机ForestSRC；r零件；部分DSA
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛J.A.Steingrissson｝等人，《美国法律总汇》第114卷，第525、370和383号（2019年；Zbl 1478.62289）
全文： 内政部 链接

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