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Support vector regression for censored data

机译:支持审查数据的向量回归

摘要

A method of producing a model for use in predicting time to an event includes obtaining multi-dimensional, non-linear vectors of information indicative of status of multiple test subjects, at least one of the vectors being right-censored, lacking an indication of a time of occurrence of the event with respect to the corresponding test subject, and performing regression using the vectors of information to produce a kernel-based model to provide an output value related to a prediction of time to the event based upon at least some of the information contained in the vectors of information, where for each vector comprising right-censored data, a censored-data penalty function is used to affect the regression, the censored-data penalty function being different than a non-censored-data penalty function used for each vector comprising non-censored data.
机译:一种产生用于预测事件时间的模型的方法,包括获得指示多个测试对象的状态的信息的多维,非线性矢量,其中至少一个矢量是右删失的,缺少信号指示。相对于相应的测试对象发生事件的时间,并使用信息向量执行回归以生成基于核的模型,从而基于至少一些响应来为事件提供与时间预测有关的输出值信息向量中包含的信息,其中对于每个包含右删失数据的向量,使用删失数据罚分函数来影响回归,该删失数据罚分函数不同于用于以下情况的非删失数据罚分函数每个向量都包含非审查数据。

著录项

  • 公开/公告号US7933848B2

    专利类型

  • 公开/公告日2011-04-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 OLIVIER SAIDI;DAVID A. VERBEL;

    申请/专利号US20090322329

  • 发明设计人 OLIVIER SAIDI;DAVID A. VERBEL;

    申请日2009-01-30

  • 分类号G06E1/00;G06E3/00;G06G7/00;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 18:08:47

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