【问题标题】:Survival Analysis in TensorFlowTensorFlow 中的生存分析
【发布时间】:2017-09-02 08:53:53
【问题描述】:

我一直在 R 中使用标准包进行生存分析。我知道如何在 TensorFlow 中处理分类问题,例如逻辑回归,但我很难将其映射到生存分析问题。在某种程度上,您有两个(time_to_event::continuous,censored::boolean)而不是一个输出向量。这已在 Theano 中完成,here,但我很难将其转换为 TensorFlow。

【问题讨论】:

    标签: tensorflow survival-analysis


    【解决方案1】:

    您可以使用逻辑回归进行生存分析,但是,您可以使用 TensorFlow 的另一种方法是让 tf 模型预测生存分布的参数。因此,如果您使用 Weibull 分布,您可以估计特征寿命(α 参数)和形状(β 参数),而不是回归到事件发生时间和审查概率。即tf模型直接估计生存分布的参数。

    损失函数可以是最大似然,这意味着您可以合并观察到的和审查过的数据。

    【讨论】:

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