TensorFlow 中的生存分析

Posted 2023-02-19

【中文标题】TensorFlow 中的生存分析

【英文标题】：Survival Analysis in TensorFlow

【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。

【参考方案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。