Sparse supervised principal component analysis for survival models
Survival prediction plays a vital role in biomedical research, but the large number of patient characteristics considered as covariates raises the concern about overfitting leading to poor prediction accuracy. To address this, we propose a sparse supervised PCA method for censored Accelerated Failur...
محفوظ في:
| المؤلف الرئيسي: | |
|---|---|
| مؤلفون آخرون: | |
| التنسيق: | Final Year Project |
| اللغة: | English |
| منشور في: |
Nanyang Technological University
2022
|
| الموضوعات: | |
| الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/156924 |
| الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|