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
张叮当发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
Xuu完成签到,获得积分10
1秒前
小强给博修的求助进行了留言
1秒前
随意发布了新的文献求助10
2秒前
lalala发布了新的文献求助10
2秒前
33发布了新的文献求助10
3秒前
搜集达人应助moon采纳,获得10
3秒前
小静发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
joyemovie完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
F123456完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
7秒前
7秒前
7秒前
虾仁炒饭发布了新的文献求助10
8秒前
10秒前
橘子海完成签到,获得积分10
10秒前
666发布了新的文献求助10
10秒前
万能图书馆应助搞怪熊猫采纳,获得10
11秒前
虚幻尔阳发布了新的文献求助10
12秒前
呵呵发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
枯蚀完成签到,获得积分10
13秒前
ergrsbf发布了新的文献求助20
14秒前
思源应助大方弘文采纳,获得30
15秒前
杜欣发布了新的文献求助10
15秒前
16秒前
UltraLuo发布了新的文献求助10
16秒前
19秒前
20秒前
玖文完成签到,获得积分10
21秒前
今后应助文献一搜就出采纳,获得10
21秒前
开心采白完成签到 ,获得积分10
21秒前
21秒前
张叮当完成签到,获得积分10
22秒前
22秒前
liu完成签到,获得积分10
24秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
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 3969557
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3514377
关于积分的说明 11173836
捐赠科研通 3249692
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1794979
邀请新用户注册赠送积分活动 875537
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804836