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Fouodo-et-al_2018_Support Vector Machines for Survival Analysis with R.pdf 287,68KB
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1000 Titel
  • Support Vector Machines for Survival Analysis with R
1000 Autor/in
  1. Fouodo, Césaire J. K. |
  2. König, Inke R. |
  3. Weihs, Claus |
  4. Ziegler, Andreas |
  5. Wright, Marvin N. |
1000 Erscheinungsjahr 2018
1000 LeibnizOpen
1000 Art der Datei
1000 Publikationstyp
  1. Artikel |
1000 Online veröffentlicht
  • 2018-05-16
1000 Erschienen in
1000 Quellenangabe
  • 10(1): 412-423
1000 FRL-Sammlung
1000 Copyrightjahr
  • 2018
1000 Lizenz
1000 Verlagsversion
  • https://journal.r-project.org/archive/2018/RJ-2018-005/index.html |
1000 Publikationsstatus
1000 Begutachtungsstatus
1000 Sprache der Publikation
1000 Abstract/Summary
  • This article introduces the R package survivalsvm, implementing support vector machines for survival analysis. Three approaches are available in the package: The regression approach takes censoring into account when formulating the inequality constraints of the support vector problem. In the ranking approach, the inequality constraints set the objective to maximize the concordance index for comparable pairs of observations. The hybrid approach combines the regression and ranking constraints in a single model. We describe survival support vector machines and their implementation, provide examples and compare the prediction performance with the Cox proportional hazards model, random survival forests and gradient boosting using several real datasets. On these datasets, survival support vector machines perform on par with the reference methods.
1000 Fachgruppe
  1. Medizin |
  2. Gesundheitswesen |
1000 Fächerklassifikation (DDC)
1000 Liste der Beteiligten
  1. https://frl.publisso.de/adhoc/creator/Rm91b2RvLCBDw6lzYWlyZSBKLiBLLg==|https://frl.publisso.de/adhoc/creator/S8O2bmlnLCBJbmtlIFIu|https://frl.publisso.de/adhoc/creator/V2VpaHMsIENsYXVz|https://frl.publisso.de/adhoc/creator/WmllZ2xlciwgQW5kcmVhcw==|https://frl.publisso.de/adhoc/creator/V3JpZ2h0LCBNYXJ2aW4gTi4=
1000 Dateien
  1. Support Vector Machines for SurvivalAnalysis with R
1000 Objektart article
1000 Beschrieben durch
1000 @id frl:6409770.rdf
1000 Erstellt am 2018-08-29T12:39:11.195+0200
1000 Erstellt von 266
1000 beschreibt frl:6409770
1000 Bearbeitet von 122
1000 Zuletzt bearbeitet Fri Aug 31 10:37:48 CEST 2018
1000 Objekt bearb. Wed Aug 29 12:40:53 CEST 2018
1000 Vgl. frl:6409770
1000 Oai Id
  1. oai:frl.publisso.de:frl:6409770 |
1000 Sichtbarkeit Metadaten public
1000 Sichtbarkeit Daten public
1000 Gegenstand von

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