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【第十六章:Sentosa_DSML社区版-机器学习之生存分析】

【第十六章:Sentosa_DSML社区版-机器学习之生存分析】

16.1 加速失效时间回归

1.算子介绍

        加速失效时间回归模型Accelerated failure time (AFT)是一个监督型参数化的回归模型,它可以处理删失数据。它描述了一个生存时间的对数模型,所以它通常被称为生存分析的对数线性模型。

2.算子类型

        机器学习/生存分析算子。

3.算子属性说明

属性

页面显示名称

选项

类型

默认值

约束规则

属性说明

fit_intercept

是否拟合截距

必填

Boolean

单选:是,否

是否拟合截距项

max_iter

最大迭代次数

必填

Int

100

>0

最大迭代次数

quantile_probabilities

分位数概率数组

必填

List<Double>

[0.01, 0.05, 0.1, 0.25, 0.5, 0.75, 0.9, 0.95, 0.99]

数组中所有的值都在(0,1)之间,数组不应该为空

分位数概率数组的参数。分位数概率数组的值应该在(0,1)范围内,数组不应该为空

tol

收敛偏差

必填

Double

0.000001

>= 0

收敛偏差()

aggregation_depth

深度参数

必填

Int

2

>= 2

深度参数()

censor

检查器列名

必填

String

前继算子的输出列

检查器列名

skip_null_value

是否跳过空值

必填

Boolean

单选:是,否

是否跳过空值

4.算子使用介绍

(1)算子初始化

        参考公共功能算子初始化操作。

(2)算子属性设置

        加速失效时间回归算子的属性设置如图所示

加速失效时间回归算子属性设置

(3)算子的运行

        加速失效时间回归算子为建模算子,需要先训练数据生成模型,再通过模型对相同结构的数据进行处理得到最终结果。具体运行过程如下所述。

        首先通过数据读入算子读取数据,后接类型算子设置Label列,再接加速失效时间回归算子,右击算子,点击运行,得到加速失效时间回归模型。

运行加速失效时间回归算子获得加速失效时间回归模型

        模型后可接任意个数据处理算子,再接表格算子或数据写出算子,形成算子流执行。

加速失效时间回归模型算子流

        右键模型,可以查看模型的模型信息。模型的运行结果如图所示

加速失效时间回归模型运行结果

加速失效时间回归模型评估结果


        为了非商业用途的科研学者、研究人员及开发者提供学习、交流及实践机器学习技术,推出了一款轻量化且完全免费的Sentosa_DSML社区版。以轻量化一键安装、平台免费使用、视频教学和社区论坛服务为主要特点,能够与其他数据科学家和机器学习爱好者交流心得,分享经验和解决问题。文章最后附上官网链接,感兴趣工具的可以直接下载使用

Sentosa_DSML社区版官网

Sentosa_DSML算子流开发视频

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