Comparação de Random Survival Forest e modelo de Cox com relação a performance de previsão: Um estudo de caso

Autores/as

  • Tiago Almeida Oliveira Universidade Estadual da Paraíba
  • Pedro Augusto Ferreira da Silva Universidade Estadual da Paraíba
  • Hiago José Andrade de Albuquerque Martins Universidade Estadual da Paraíba https://orcid.org/0000-0002-9843-8259
  • Lucas Cardoso Pereira Universidade Estadual da Paraíba https://orcid.org/0000-0002-4790-6243
  • Alisson de Lima Brito Unversidade Federal de Lavras https://orcid.org/0000-0002-3439-500X
  • Ednário Barbosa de Mendonça Universidade Estadual da Paraíba

Palabras clave:

Análise de Sobrevivência, Riscos Proporcionais, Machine Learning

Resumen

A análise de sobrevivência é atualmente uma das ferramentas estatísticas que mais crescem no meio acadêmico. Na análise de sobrevivência existe uma sólida teoria de modelos de regressão que pode ser usada para modelar dados com observações incompletas chamadas censuras, a maioria desses modelos são paramétricos e existe também o modelo semi-paramétrico de riscos proporcionais de Cox. Neste sentido, os modelos Machine Learning em conjunto com o Random Forest em análise de sobrevivência (RSF) são uma alternativa crescente para o uso em predição. Foram ajustados 4 diferentes configurações de coariáveis no RSF, partindo de um modelo saturado com presença de interação até um modelo parcimonioso baseado em critérios própios a área de Machine Learning para escolha de variáveis. Os modelos foram comparados contra o modelo de Cox via critérios C-index e Brier Score Index - IBS. O melhor modelo ajustado para predição foi o modelo completo com todas as covariáveis sob modelagem de Random Survival Forest.

Biografía del autor/a

Tiago Almeida Oliveira, Universidade Estadual da Paraíba

Bacharel em Estatística pela Universidade Estadual da Paraíba - UEPB (2006). Mestre em Estatística e Experimentação Agropecuária pela Universidade Federal de Lavras - UFLA (2008). Doutor em Estatística e Experimentação Agronômica - Esalq/Usp (2012). Revisor dos periódicos: Revista Brasileira de Biometria (RBB) e Revista Brasileira de Parasitologia Veterinária (RBPV). Membro do grupo de pesquisa estatística aplicada e computacional da Universidade Estadual da Paraíba. Atualmente é Professor Doutor nível C e Chefe Adjunto do Departamento de Estatística da Universidade Estadual da Paraíba - UEPB. Foi Coordenador Adjunto do curso de Bacharelado em Estatística (UEPB) entre 2014-2016 e Coordenador do Curso de Estatística (UEPB) entre 2016-2018. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Planejamento de Experimentos, Análise de Sobrevivência e Modelos de Regressão. Sua linha de Pesquisa no Mestrado foi a de Planejamento de Experimentos com proeminência em Análise de Covariância. No Doutorado sua linha de Pesquisa foi a de Estatística Genética com ênfase em Melhoramento Genético Animal.

Pedro Augusto Ferreira da Silva, Universidade Estadual da Paraíba

Estudante do oitavo período do curso de Estatística e aluno de iniciação cientifica cota 2018/2019.

Hiago José Andrade de Albuquerque Martins, Universidade Estadual da Paraíba

Aluno do curso de bacharelado em estatística, bolsista de iniciação científica.

Lucas Cardoso Pereira, Universidade Estadual da Paraíba

Estudante do curso de Estatística da UEPB, tem experiência na área de Informatica.

Alisson de Lima Brito, Unversidade Federal de Lavras

Bacharel em Estatística pela Universidade Estadual da Paraíba (UEPB). Fez parte de projetos de iniciação científica (PIBIC) como bolsista e voluntário durante 3 anos e participou do programa de monitoria também como bolsista e voluntário em duas disciplinas. Atuou como colaborador no Núcleo de Estudos em Genética e Educação (NEGE) do mestrado acadêmico em saúde pública da UEPB durante o último semestre do curso, auxiliando nas análises estatísticas. Atualmente é discente do Programa de Pós-graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária da Universidade Federal de Lavras (UFLA) a nível de mestrado.

Ednário Barbosa de Mendonça, Universidade Estadual da Paraíba

Possui bacharelado em Estatística pela Universidade Estadual da Paraíba (2014) e mestrado em Matemática (bolsista CAPES), com área de concentração em Estatística, pela Universidade Federal de Campina Grande. Atualmente é professor substituto do Departamento de Estatística da Universidade Estadual da Paraíba e presta consultoria estatística para alunos, docentes e profissionais das mais diversas áreas do conhecimento.

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Publicado

29-07-2019

Cómo citar

Oliveira, T. A., da Silva, P. A. F., Martins, H. J. A. de A., Pereira, L. C., Brito, A. de L., & Mendonça, E. B. de. (2019). Comparação de Random Survival Forest e modelo de Cox com relação a performance de previsão: Um estudo de caso. Sigmae, 8(2), 490–508. Recuperado a partir de https://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/view/1003

Número

Vol. 8 Núm. 2 (2019): Special issue: 64th RBRAS and 18th SEAGRO

Sección

Data Science & Machine Learning

Licencia

Proposta de Política para Periódicos de Acesso Livre


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