Диссертация

Интеллектуальные системы анализа событий широко используются в медицине, биостатистике, социологии и анализе технологических процессов. Модели анализа выживаемости позволяют оценивать вероятность и время до наступления определенного события. Однако существующие подходы не учитывают особенности реальных данных и используют строгие статистические предложения. В данной работе предлагается комплекс алгоритмов для построения моделей анализа выживаемости на основе деревьев решений и их ансамблей, применимых к неполным категориальным и непрерывным данным, а также к случаям информативного цензурирования без использования строгих статистических предположений о пропорциональности рисков или теоретического распределения вероятностей времени событий. Данные алгоритмы были реализованы в виде открытой программной библиотеки и по результатам вычислительных экспериментов на реальных медицинских данных превзошли по качеству прогнозирования существующие подходы.