Experimental Comparison of Semi-parametric, Parametric, and Machine Learning Methods for Time-to-Event Analysis Through the IPEC Score - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2021

Experimental Comparison of Semi-parametric, Parametric, and Machine Learning Methods for Time-to-Event Analysis Through the IPEC Score

Résumé

In this paper, we make an experimental comparison of semi-parametric (Cox proportional hazards model, Aalen additive model), parametric (Weibull AFT model), and machine learning methods (Random Survival Forest, Gradient Boosting Cox proportional hazards loss, DeepSurv) through the IPEC score on three different datasets (PBC, GBCSG2 and TLCM).
Fichier principal
Vignette du fichier
JDS_20210508.pdf (640.86 Ko) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-03221512 , version 1 (08-05-2021)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03221512 , version 1

Citer

Camila Fernández, Chung Shue Chen, Pierre Gaillard, Alonso Silva. Experimental Comparison of Semi-parametric, Parametric, and Machine Learning Methods for Time-to-Event Analysis Through the IPEC Score. SFdS 2020 - 52èmes Journées de Statistiques de la Société Française de Statistique, Jun 2021, Nice, France. pp.1-6. ⟨hal-03221512⟩
142 Consultations
110 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More