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python - theano 中的负对数似然(cox 回归)

转载 作者:太空宇宙 更新时间:2023-11-04 05:45:51 25 4
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我正在尝试在 theano 中实现 cox 回归。

我使用逻辑回归教程 (http://deeplearning.net/tutorial/logreg.html) 作为框架,并将逻辑对数似然 (LL) 函数替换为 cox 回归 LL 函数 (https://en.wikipedia.org/wiki/Proportional_hazards_model#The_partial_likelihood)。

这是我目前所拥有的:

class CoxRegression(object):
def __init__(self, x, n_in):
self.W = theano.shared(value=numpy.zeros(n_in,dtype=theano.config.floatX), name='W',borrow=True)
self.b = theano.shared(numpy.cast['float64'](0), borrow=True)
self.theta = T.dot(x, self.W) + self.b
self.exp_theta = T.exp(self.theta)
self.params = [self.W, self.b]
self.x = x

def negative_log_likelihood(self, ytime, ystatus):
LL_i = T.switch(T.eq(ystatus[i],1), self.theta - T.log(T.sum(self.exp_theta * T.gt(ytime, ytime[i]))),0)

基本上,我需要对 LL_i(其中 i 是 0 到 ytime.shape - 1)求和。但我不确定该怎么做。我应该使用扫描功能吗?

最佳答案

想通了。诀窍不是使用扫描函数,而是将双重求和转换为纯矩阵运算。

关于python - theano 中的负对数似然(cox 回归),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/32341493/

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