Métodos de árvores de decisão em análise de sobrevivência: uma aplicação a dados de câncer

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Oliveira, Vinicius Santos
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-08022024-095259/
Resumo: A análise de sobrevivência é um conjunto de técnicas estatísticas amplamente utilizadas para analisar tempos até a ocorrência de um ou mais eventos. Dentre dos possíveis métodos de modelagem preditiva para dados de sobrevivência, as árvores de decisão têm destaque devido à sua capacidade de modelar relações complexas entre as covaríáveis e a ocorrência do evento de interesse. Neste trabalho, são estudadas técnicas de árvore de decisão para dados censurados, revisando suas metodologias, avaliando suas vantagens e desvantangens e apresentando extensões com uso de ensembles. Por fim, as diferentes técnicas são aplicadas ao conjunto de dados do ICESP e comparadas com a abordagem usual baseada no modelo de riscos proporcionais de Cox usando métricas de avaliação de performance e técnicas de validação cruzada.
id USP_1abb2dcf776a5a216160266737477f26
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-08022024-095259
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str 2721
spelling Métodos de árvores de decisão em análise de sobrevivência: uma aplicação a dados de câncerDecision tree methods in survival analysis: an application to cancer datasetAnálise de sobrevivênciaÁrvore de decisãoÁrvore de sobrevivênciaDecision treeEnsemblesEnsemblesPrediçãoPredictionSurvival analysisSurvival treeA análise de sobrevivência é um conjunto de técnicas estatísticas amplamente utilizadas para analisar tempos até a ocorrência de um ou mais eventos. Dentre dos possíveis métodos de modelagem preditiva para dados de sobrevivência, as árvores de decisão têm destaque devido à sua capacidade de modelar relações complexas entre as covaríáveis e a ocorrência do evento de interesse. Neste trabalho, são estudadas técnicas de árvore de decisão para dados censurados, revisando suas metodologias, avaliando suas vantagens e desvantangens e apresentando extensões com uso de ensembles. Por fim, as diferentes técnicas são aplicadas ao conjunto de dados do ICESP e comparadas com a abordagem usual baseada no modelo de riscos proporcionais de Cox usando métricas de avaliação de performance e técnicas de validação cruzada.Survival analysis is a set of statistical techniques widely used to analyze the time to the occurrence of one ore more events. Among the possible predictive modeling methods for survival data, decision trees stand out for their ability to model complex relationships between covariates and the occurrence of the event of interest. In this work, decision tree techniques for censored data are studied, their methods are reviewed, evaluating advantages and disadvantages, and their extensions using ensembles are presented. Finally, the different techniques are applied to the ICESP dataset and compared with the Cox proportional hazards model using predictive performance metrics and cross validation techniques.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPLima, Antonio Carlos Pedroso deOliveira, Vinicius Santos2023-12-08info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-08022024-095259/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2024-08-01T19:37:02Zoai:teses.usp.br:tde-08022024-095259Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212024-08-01T19:37:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Métodos de árvores de decisão em análise de sobrevivência: uma aplicação a dados de câncer
Decision tree methods in survival analysis: an application to cancer dataset
title Métodos de árvores de decisão em análise de sobrevivência: uma aplicação a dados de câncer
spellingShingle Métodos de árvores de decisão em análise de sobrevivência: uma aplicação a dados de câncer
Oliveira, Vinicius Santos
Análise de sobrevivência
Árvore de decisão
Árvore de sobrevivência
Decision tree
Ensembles
Ensembles
Predição
Prediction
Survival analysis
Survival tree
title_short Métodos de árvores de decisão em análise de sobrevivência: uma aplicação a dados de câncer
title_full Métodos de árvores de decisão em análise de sobrevivência: uma aplicação a dados de câncer
title_fullStr Métodos de árvores de decisão em análise de sobrevivência: uma aplicação a dados de câncer
title_full_unstemmed Métodos de árvores de decisão em análise de sobrevivência: uma aplicação a dados de câncer
title_sort Métodos de árvores de decisão em análise de sobrevivência: uma aplicação a dados de câncer
author Oliveira, Vinicius Santos
author_facet Oliveira, Vinicius Santos
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Lima, Antonio Carlos Pedroso de
dc.contributor.author.fl_str_mv Oliveira, Vinicius Santos
dc.subject.por.fl_str_mv Análise de sobrevivência
Árvore de decisão
Árvore de sobrevivência
Decision tree
Ensembles
Ensembles
Predição
Prediction
Survival analysis
Survival tree
topic Análise de sobrevivência
Árvore de decisão
Árvore de sobrevivência
Decision tree
Ensembles
Ensembles
Predição
Prediction
Survival analysis
Survival tree
description A análise de sobrevivência é um conjunto de técnicas estatísticas amplamente utilizadas para analisar tempos até a ocorrência de um ou mais eventos. Dentre dos possíveis métodos de modelagem preditiva para dados de sobrevivência, as árvores de decisão têm destaque devido à sua capacidade de modelar relações complexas entre as covaríáveis e a ocorrência do evento de interesse. Neste trabalho, são estudadas técnicas de árvore de decisão para dados censurados, revisando suas metodologias, avaliando suas vantagens e desvantangens e apresentando extensões com uso de ensembles. Por fim, as diferentes técnicas são aplicadas ao conjunto de dados do ICESP e comparadas com a abordagem usual baseada no modelo de riscos proporcionais de Cox usando métricas de avaliação de performance e técnicas de validação cruzada.
publishDate 2023
dc.date.none.fl_str_mv 2023-12-08
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-08022024-095259/
url https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-08022024-095259/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1815256793206489088

Registros relacionados