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random survival forest
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联邦学习在医疗生存分析领域展现潜力 · 追踪2个来源
一篇新论文评估了联邦学习在医疗生存分析中的应用，特别是在跨多个机构的乳腺癌数据集上。该研究使用FedAvg、FedProx和FedAdam等联邦优化策略，比较了三种生存模型（Cox比例风险模型、DeepSurv和Random Survival Forest）。结果表明，联邦学习方法在保护患者隐私的同时，其性能可以媲美甚至超越集中式方法。Random Survival Forest模型在准确性和鲁棒性方面取得了最佳平衡，其性能受到客户端…
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新基准揭示时间数据可预测学生辍学
研究人员开发了一个新的生存基准，用于预测学习分析中的学生辍学。该基准统一了动态和连续时间表示，并比较了随机生存森林和泊松分段指数等各种模型。研究发现，时间行为数据，而非静态人口统计数据，是辍学风险最重要的预测因素。