[发明专利]一种基于COX模型和随机生存森林的数据预测分析方法在审
| 申请号： | 201610797710.0 | 申请日： | 2016-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN106355208A | 公开（公告）日： | 2017-01-25 |
| 发明（设计）人： | 邹立斌;李青海;简宋全;侯大勇;许飞月 | 申请（专利权）人： | 广州精点计算机科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N99/00 |
| 代理公司： | 北京隆源天恒知识产权代理事务所(普通合伙)11473 | 代理人： | 闫冬 |
| 地址： | 510630 广东省广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于COX模型和随机生存森林的数据预测分析方法，包括步骤S1，对数据集中的观测值作KM曲线图，从KM曲线图中得出随着时间增长的生存函数变化趋势；步骤S2，对数据集中的变量作COX模型并进行筛选；步骤S3，对数据集中的观测值按75％比例随机分成测试集和训练集；步骤S4，对训练集进行随机生存森林回归，得到随机生存森林模型；步骤S5，用随机生存森林模型对测试集进行效果评估。现有技术比较本发明的有益效果在于本发明先使用COX模型进行变量筛选，能大大的减少入模变量的个数，最后把筛选的变量以随机生存森林模型的方法对数据进行拟合和预测，并根据ROC图判断模型的拟合和预测效果。能大大的加快软件运行速度，大幅提高模型预测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cox 模型 随机 生存 森林 数据 预测 分析 方法 | ||
【主权项】：
一种基于COX模型和随机生存森林的数据预测分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1，对数据集中的观测值作KM曲线图，从所述KM曲线图中得出随着时间增长的生存函数变化趋势；步骤S2，对所述数据集中的变量作COX模型并进行筛选；步骤S3，对所述数据集中的观测值按75％比例随机分成测试集和训练集；步骤S4，对所述训练集进行随机生存森林回归，得到随机生存森林模型；步骤S5，用所述随机生存森林模型对所述测试集进行效果评估。
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