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上传时间: 2021-02-16
详细说明：超级英雄
megalearner是在文件夹R中找到的一系列R脚本，它们实现了Gonzalez Ginestet，P.等人论文中描述的示例性示例。 （2021年）。 “使用基于伪观测的AUC损失进行多种数据类型的生存堆叠”。
与标准方法（例如Cox比例风险或已经适合处理右删失观测值的单机学习算法）相比， megalearner构建的风险预测模型更准确。 megalearner基于不同的生存结果类型（二进制或连续），可以最佳地堆叠来自任何方法的预测。 在本文中，我们表明，我们提出的方法可以改进基于单个生存的方法（例如生存随机森林）或使用预处理步骤的其他策略（例如，对加权或伪观测进行审查的逆概率）进行改进。
我们使用鹿特丹数据集作为训练数据集，并在外部数据集中验证预测。 为此，我们使用了德国乳腺癌研究小组（GBSG）的数据。 survival R包中都提供了这两个数据集[Therneau，2
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