Support vector regression for censored data

G - Physics – 06 – F

Patent

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G06F 17/10 (2006.01) G06F 19/00 (2006.01)

Patent

CA 2546577

A method of producing a model for use in predicting time to an event includes obtaining mufti-dimensional, non-linear vectors of information indicative of status of multiple test subjects, at least one of the vectors being right- censored, lacking an indication of a time of occurrence of the event with respect to the corresponding test subject, and performing regression using the vectors of information to produce a kernel-based model to provide an output value related to a prediction of time to the event based upon at least some of the information contained in the vectors of information, where for each vector comprising right-censored data, a censored-data penalty function is used to affect the regression, the censored-data penalty function being different than a non-censored-data penalty function used for each vector comprising noncensored data.

L'invention concerne un procédé permettant de produire un modèle utilisé en prédiction temporelle d'un événement, qui consiste à obtenir des vecteurs d'informations non linéaires multidimensionnels indiquant l'état de plusieurs sujets d'essai, au moins un des vecteurs étant tronqué à droite, manquant d'une indication de temps de survenue de l'événement par rapport au sujet d'essai correspondant, et à exécuter une régression au moyen des vecteurs d'informations pour produire un modèle à base de noyau pour fournir une valeur de sortie se rapportant à une prédiction temporelle de l'événement sur la base d'au moins certaines informations contenues dans les vecteurs d'informations. Pour chaque vecteur comprenant des données tronquées à droite, une fonction de pénalité de données tronquées est utilisée pour influencer la régression, ladite fonction étant différente d'une fonction de pénalité de données non tronquées utilisée pour chaque vecteur comprenant des données non tronquées.

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