条件推断森林在生存分析中的应用

作者：刘颖欣; 康佩; 许军; 安胜利^*

来源：南方医科大学学报, 2020, 40(04): 475-482.

DOI：10.12122/j.issn.1673-4254.2020.04.05

• 条件推断森林
• 随机生存森林
• 比例风险模型
• 加速失效模型
• 生存分析

目的探讨条件推断森林在生存分析中的应用与优势。方法通过模拟研究和实例应用比较比例风险模型、加速失效时间模型、随机生存森林、条件推断森林4种方法的预测能力,用Brier score进行评价。结果模拟研究显示两类森林模型比其他2种回归模型预测更准确稳定,其中条件推断森林在数据存在多分类变量、共线性、交互作用等情况下预测效果优于其余3种模型,且在大样本、高删失率数据中更容易体现该优势;实例说明条件推断森林预测效果最优。结论条件推断森林可用于生存分析,且当存在多分类变量、共线性、交互作用时,与其他常见生存分析方法相比,具有更高的准确性和稳定性。

• 单位
  南方医科大学; 公共卫生学院; 南方医科大学南方医院