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生存分析是癌症，心血管疾病和传染病等各种领域的公共卫生和临床研究的基石（Altman＆Bland，1998； Bradburn等，2003）。传统的参数和半参数统计方法，例如COX比例危害模型，通常用于生存分析（Cox，1972）。但是，这些方法有几个局限性，尤其是应用于复杂数据时。一个主要问题是需要限制性假设，例如比例危害和预定义的功能形式，在复杂的，现实世界中的医疗保健数据中可能不正确（Harrell，2015； Ishwaran等，2008）。此外，这些方法通常在高维数据集上遇到困难，从而导致过度拟合，多重共线性以及处理复杂的相互作用的问题（Ishwaran等，2008； Joffe等，2013）。
Bart-Survival：Python中的贝叶斯机器学习方法
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