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The Optimal Machine Learning-Based Missing Data Imputation for the Cox Proportional Hazard Model
Chao Yu Guo
*
, Ying Chen Yang, Yi Hau Chen
*
此作品的通信作者
公共衛生研究所
研究成果
:
Article
›
同行評審
21
引文 斯高帕斯(Scopus)
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指紋
指紋
深入研究「The Optimal Machine Learning-Based Missing Data Imputation for the Cox Proportional Hazard Model」主題。共同形成了獨特的指紋。
排序方式
重量
按字母排序
Keyphrases
Cox Proportional Hazards Model
100%
Machine Learning Based
100%
Missing Data Imputation
100%
Missing Data Mechanism
100%
Type I Error
66%
Statistical Analysis
33%
Miss Rate
33%
Simulation Study
33%
Big Data Era
33%
Statistical Power
33%
Root Mean Square Error
33%
Nonparametric
33%
Survival Analysis
33%
Missing Data
33%
Imputation Accuracy
33%
Survival Data
33%
Big Data Learning
33%
Imputation Strategy
33%
Imputation Techniques
33%
Missing Pattern
33%
MissForest
33%
Mathematics
Cox Proportional Hazards Model
100%
Data Imputation
100%
Missing Mechanism
100%
Simulation Study
33%
Mean Square Error
33%
Statistical Power
33%
Statistical Analysis
33%
Parametric
33%
Missing Value
33%
Survival Data
33%
Survival Analysis
33%
Missing Pattern
33%
Robust Method
33%