C-mix：用于带有截尾持续时间的高维混合模型，及其在遗传数据中的应用
摘要：混合模型的最大似然估计中通过弹性网络惩罚了负对数似然，获得了模型的稀疏参数化。使用高效的拟牛顿期望最大化（QNEM）算法进行推断，提供了收敛性质。通过评估患者早期不良事件的风险提出了评分。方法的统计性能在广泛的蒙特卡洛模拟研究中进行了检验，并在具有高维协变量的三个基因组数据集上进行了说明。在 C-指数和AUC(t)方面，我们的方法优于现有技术，即 CURE 和Cox比例风险模型。
作者：Simon Bussy, Agathe Guilloux, St''ephane Ga"iffas, Anne-Sophie Jannot
论文ID：1610.07407
分类：Machine Learning
分类简称：stat.ML
提交时间：2017-11-28