Random survival forests incorporated by the Nadaraya-Watson regression

В статье представлен случайный лес выживаемости на основе модели внимания (Att-RSF). Первая идея, лежащая в основе леса, состоит в том, чтобы адаптировать ядерную регрессию Надарая-Уотсона к случайному лесу выживаемости таким образом, чтобы веса регрессии или ядра можно было рассматривать как обучаемые веса внимания при важном условии, что предсказания случайного леса выживаемости представлены в виде функций времени, например, функции выживания или кумулятивной функции риска. Каждый обучаемый вес, присвоенный дереву и примеру из обучающей или тестовой выборки, определяется двумя факторами: способностью соответствующего дерева предсказывать и особенностью примера, попадающего в лист дерева. Вторая идея Att-RSF состоит в том, чтобы применить модель загрязнения Хьюбера для представления весов внимания как линейной функции обучаемых параметров внимания. C-индекс Харрелла (индекс конкордации) как показатель качества предсказания случайного леса выживаемости используется при формировании функции потерь для обучения весов внимания. Использование C-индекса вместе с моделью загрязнения приводит к стандартной задаче квадратичной оптимизации для вычисления весов, которая имеет целый ряд простых алгоритмов решения. Численные эксперименты с реальными наборами данных, содержащими данные о выживаемости, иллюстрируют предлагаемую модель Att-RSF.