發(fā)布時間：2023-03-28 21:21

　　論文的目的是為生存數(shù)據(jù)的回歸分析提供一種新的算法,這個算法是生存雙支持向量回歸算法(STWSVR),主要研究利用該算法對右刪失的生存數(shù)據(jù)進(jìn)行的分析。這個算法是基于雙支持向量回歸算法(TWSVR)的擴(kuò)展。STWSVR算法主要是使用一些調(diào)節(jié)參數(shù)來解決一對二次規(guī)劃問題(QPPs)。通過與生存SVR模型(SSVR),Cox比例風(fēng)險回歸模型,加上Lasso懲罰的Cox比例風(fēng)險回歸模型,隨機(jī)生存林模型和L₂-梯度提升模型在一個模擬數(shù)據(jù)集和6個實(shí)際臨床數(shù)據(jù)集上進(jìn)行比較,并使用兩種評估方法C指數(shù)和Logrank x²統(tǒng)計量,說明了STWSVR算法的性能。

【文章頁數(shù)】：39 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
Abstract
第一章 引言
    1 研究背景
        1.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2 生存數(shù)據(jù)的刪失類型
        1.3 生存數(shù)據(jù)的評價指標(biāo)
    2 研究內(nèi)容及章節(jié)安排
第二章 雙支持向量機(jī)
    1 支持向量機(jī)回歸和分類的等價性
    2 雙支持向量機(jī)
第三章 運(yùn)用STWSVR處理生存數(shù)據(jù)
    1 STWSVR
第四章 模擬數(shù)據(jù)與實(shí)例分析
    1 模擬數(shù)據(jù)分析
    2 實(shí)際臨床數(shù)據(jù)分析
第五章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
附錄
致謝



本文編號：3773311