An online framework for survival analysis: reframing Cox proportional hazards model for large data sets and neural networks

计算机科学 比例危险模型 杠杆(统计) 随机梯度下降算法 数据集 回归 人工神经网络 算法 人工智能 数据挖掘 统计 数学
作者
Aliasghar Tarkhan,Noah Simon
出处
期刊:Biostatistics [Oxford University Press]
卷期号:25 (1): 134-153 被引量:2
标识
DOI:10.1093/biostatistics/kxac039
摘要

Abstract In many biomedical applications, outcome is measured as a “time-to-event” (e.g., disease progression or death). To assess the connection between features of a patient and this outcome, it is common to assume a proportional hazards model and fit a proportional hazards regression (or Cox regression). To fit this model, a log-concave objective function known as the “partial likelihood” is maximized. For moderate-sized data sets, an efficient Newton–Raphson algorithm that leverages the structure of the objective function can be employed. However, in large data sets this approach has two issues: (i) The computational tricks that leverage structure can also lead to computational instability; (ii) The objective function does not naturally decouple: Thus, if the data set does not fit in memory, the model can be computationally expensive to fit. This additionally means that the objective is not directly amenable to stochastic gradient-based optimization methods. To overcome these issues, we propose a simple, new framing of proportional hazards regression: This results in an objective function that is amenable to stochastic gradient descent. We show that this simple modification allows us to efficiently fit survival models with very large data sets. This also facilitates training complex, for example, neural-network-based, models with survival data.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
竹子co完成签到,获得积分10
刚刚
steventj完成签到,获得积分10
刚刚
yz完成签到 ,获得积分10
1秒前
朴实山兰完成签到,获得积分10
2秒前
tkkdy发布了新的文献求助10
2秒前
蓁蓁发布了新的文献求助10
2秒前
醉熏的鑫发布了新的文献求助10
3秒前
独家双层汉堡完成签到,获得积分10
3秒前
Li完成签到,获得积分10
4秒前
xcx发布了新的文献求助10
4秒前
江小小发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
乐乐乐乐乐乐应助大橙子采纳,获得10
5秒前
伍六七完成签到,获得积分10
6秒前
shinen发布了新的文献求助10
6秒前
文艺的又亦完成签到,获得积分10
6秒前
小蘑菇应助妍儿采纳,获得10
7秒前
8秒前
义气天真完成签到,获得积分10
8秒前
满意易蓉发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
303完成签到 ,获得积分10
10秒前
海阔光明完成签到,获得积分10
10秒前
酷波er应助樾苒采纳,获得10
10秒前
Bingo完成签到,获得积分10
11秒前
hhhh完成签到 ,获得积分10
11秒前
小Q完成签到,获得积分10
12秒前
wangdafa发布了新的文献求助10
12秒前
wjq泉完成签到 ,获得积分20
13秒前
Zfy完成签到 ,获得积分10
13秒前
村医完成签到,获得积分10
13秒前
自然怀寒完成签到,获得积分10
14秒前
14秒前
yar应助西西采纳,获得10
14秒前
迅速泽洋完成签到,获得积分10
14秒前
orixero应助祭天丶易木采纳,获得10
15秒前
tkkdy完成签到,获得积分10
15秒前
16秒前
爱学习发布了新的文献求助10
16秒前
callmecjh完成签到,获得积分10
16秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds第二卷 1200
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038657
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3576306
关于积分的说明 11375198
捐赠科研通 3306108
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819379
邀请新用户注册赠送积分活动 892698
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815066