r - "survivalsvm"预测什么？

Question

我正在尝试使用癌症生存数据开发一个预测模型，并使用使用 SVM 方法的 R 包 survivalsvm。运行以下代码后，我得到了一些结果，但发现很难解释它。我知道在 Cox 回归中它预测了累积风险函数，但是在 survivalsvm 中它是否相同？我运行了 Cox 和 Survivalsvm 模型，结果截然不同:

smodel_svm = survivalsvm(Surv(time, outcome) ~ radius.mean + tumor.size, data=training_set, gamma.mu = 1)
pred_test_svm = predict(smodel_svm, test_set)
summary(pred_test_svm)

Answer 1

差异可能是因为您使用的默认参数使用 type="regression"，该参数使用此 paper 中描述的回归方法。 .

总之，作者(Van Belle 等人)提出了一种不同的方法(模型 2 和模型 3)，该方法本质上使用 Cox 模型，但同时具有回归和排名约束。

请注意，但作者得出的结论是:

Comparison of model 2 with thecoxmodel revealed no significant differences in performance. The advantage of model 2 above cox model lies in the easy extension towards non-linear models without the need to check non-linearities in the variables before modelling

来自函数文档(重点关注参数类型):

The following denotations are used for the models implemented:

'regression' referring to the regression approach, named SVCR in Van Belle et al. (2011b),

'vanbelle1' according to the first version of survival surpport vector machines based on ranking constraints, named RANKSVMC by Van Belle et al. (2011b),

'vanbelle2' according to the second version of survival surpport vector machines based on ranking constraints like presented in model1 by Van Belle et al. (2011b) and