Zamanlı olay verisi: survival analizi ve Cox regresyonu
Zamanlı Olay Verisi ve Survival Analizi
Survival analizi, bir olayın meydana gelme süresini inceleyen istatistiksel bir yöntemdir. Bu tür veriler genellikle zamanlı olay verisi olarak adlandırılır. Örnekler:- Hastaların tedavi sürecindeki yaşam süreleri
- Müşteri kaybı süresi
- Kapitalizasyon süreleri
Cox Regresyonu
Cox regresyonu, zamanlı olay verisini modellemek için kullanılan bir tekniktir. Özellikleri:- Olay zamanını ve olayın gerçekleşip gerçekleşmeyeceğini dikkate alır.
- Birden fazla bağımsız değişkenin etkisini inceleyebilir.
- Olasılık oranlarına dayalı bir modelleme yapar.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Pandas ile veri çerçevesi (DataFrame) temel işlemleri
- Ortalama, medyan ve mod nedir?
- Yapay zekâ alanında kullanılan en yaygın optimizasyon algoritmaları nelerdir?
- Veri analizinde kullanılan en yaygın matematiksel işlemler nelerdir?
- Veri bilimi projelerinde model overfitting sorununu önlemek için hangi yöntemler ve teknikler en etkili şekilde uygulanabilir
- Etkin veri sunumu nasıl yapılır?
- Kümelendirme (clustering) nedir?
- Machine learning için en iyi eğitim kaynakları hangileridir?
- Metrik gardırobu: iş hedefi değiştiğinde metrikleri nasıl güncellersiniz?
- Görüntüde nesne tespiti: YOLO–Faster R-CNN farkları
- Gradient Boosting, XGBoost ve LightGBM farkları nelerdir?
- Veri biliminde denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin avantajları ve sınırlamaları nelerdir?
- Mühendislikte data science nedir ve hangi alanlarda kullanılır?
- İstatistiksel modelleme nedir?
- Eğitim ve öğretimde geniş kapsamlı veri analizi için hangi optimizasyon teknikleri kullanılır?
- Makine öğrenmesinde kullanılan en yaygın algoritmalar hangileridir?
- Özdeşlik ve veri eşleştirme: fuzzy matching ve record linkage
- Adil makine öğrenmesi: önyargı (bias) ölçümleri ve azaltma yöntemleri
- Çok sınıflı sınıflandırmada macro–micro–weighted F1 farkları
- Anormal veri (outlier) nasıl tespit edilir?
