【摘 要】
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论文的目的是为生存数据的回归分析提供一种新的算法,这个算法是生存双支持向量回归算法（STWSVR）,主要研究利用该算法对右删失的生存数据进行的分析。这个算法是基于双支持向量
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论文的目的是为生存数据的回归分析提供一种新的算法,这个算法是生存双支持向量回归算法（STWSVR）,主要研究利用该算法对右删失的生存数据进行的分析。这个算法是基于双支持向量回归算法（TWSVR）的扩展。STWSVR算法主要是使用一些调节参数来解决一对二次规划问题（QPPs）。通过与生存SVR模型（SSVR）,Cox比例风险回归模型,加上Lasso惩罚的Cox比例风险回归模型,随机生存林模型和L2-梯度提升模型在一个模拟数据集和6个实际临床数据集上进行比较,并使用两种评估方法C指数和Logrank x2统计量,说明了STWSVR算法的性能。
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