論文の概要: Random Forests for time-fixed and time-dependent predictors: The DynForest R package

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02670v1
• Date: Mon, 6 Feb 2023 10:18:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-07 17:07:22.174013
• Title: Random Forests for time-fixed and time-dependent predictors: The DynForest R package
• Title（参考訳）: 時間固定および時間依存予測のためのランダムフォレスト:DynForest Rパッケージ
• Authors: Anthony Devaux (BPH), C\'ecile Proust-Lima (BPH), Robin Genuer (BPH)
• Abstract要約: DynForestは、時間から結果を予測するためにランダムな森林を実装している。 時間依存予測器は、主観的時間で誤差を計測できる。 DynForestは、時間固定や時間依存の予測から得られるすべての情報を考慮に入れた動的予測を計算する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The R package DynForest implements random forests for predicting a categorical or a (multiple causes) time-to-event outcome based on time-fixed and time-dependent predictors. Through the random forests, the time-dependent predictors can be measured with error at subject-specific times, and they can be endogeneous (i.e., impacted by the outcome process). They are modeled internally using flexible linear mixed models (thanks to lcmm package) with time-associations pre-specified by the user. DynForest computes dynamic predictions that take into account all the information from time-fixed and time-dependent predictors. DynForest also provides information about the most predictive variables using variable importance and minimal depth. Variable importance can also be computed on groups of variables. To display the results, several functions are available such as summary and plot functions. This paper aims to guide the user with a step-by-step example of the different functions for fitting random forests within DynForest.
• Abstract（参考訳）: rパッケージdynforestは、時間固定および時間依存予測に基づいてカテゴリまたは(複数の原因)時間対イベントの結果を予測するランダムフォレストを実装している。 ランダムな森林を通して、時間依存予測器は被写体固有の時間で誤差を測定でき、不均一(すなわち、結果の過程に影響される)となる。 それらは、ユーザが事前に指定した時間関連を持つ柔軟な線形混合モデル(lcmmパッケージのおかげである)を使って内部的にモデル化される。 dynforestは、時間固定および時間依存予測器からのすべての情報を考慮した動的予測を計算する。 DynForestは、変数の重要度と最小の深さを使って、最も予測可能な変数に関する情報も提供する。 変数の重要性は変数群上でも計算できる。 結果を表示するために、要約関数やプロット関数などいくつかの関数が利用できる。 本稿は、DynForest内のランダムな森林に適合する様々な機能のステップバイステップ例をユーザに提供することを目的とする。

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