随机生存森林在高维基因组数据生存分析中的应用

发布时间：2018-06-17 11:55

  本文选题：随机生存森林 + 偏Cox回归　； 参考：《中国卫生统计》2013年06期

【摘要】：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。
[Abstract]:Objective to investigate the application and applicability of RSFs in survival analysis of high dimensional genomic data. Methods through simulation experiments and actual data analysis, the three methods of random survival forest, survival support vector machine (SSVM) and partial Cox regression (PCR) were compared, and the consistency error rate of survival prediction was evaluated. Results the simulation results show that the prediction effect of log-rank and logrankscore methods is better than that of SSVM and logrankscore methods in the case of interaction, and the actual data analysis results show that, The prediction effect of random survival forest is similar to that of survival support vector machine and partial Cox regression. The RSF model established by RSF method can improve the prediction effect to some extent. Conclusion the random survival forest method is suitable for the study of high dimensional survival data and has practical value in predicting the survival time of disease and analyzing the prognostic factors.
【作者单位】： 哈尔滨医科大学卫生统计学教研室;
【基金】：国家自然科学基金资助(81172767) 高等学校博士学科专项基金(20122307110004) 伍连德青年科学基金(WLD-QN1105)
【分类号】：R341

【参考文献】

相关期刊论文 前1条

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【共引文献】

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本文编号：2030953