Censored Quantile Regression Forest

Random forests are powerful non-parametric regression method but are severely limited in their usage in the presence of randomly censored observations, and naively applied can exhibit poor predictive performance due to the incurred biases. Based on a local adaptive representation of random forests,...

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Veröffentlicht in:arXiv.org 2020-01
Hauptverfasser: Li, Alexander Hanbo, Bradic, Jelena
Format: Artikel
Sprache:eng
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