机器学习base_estimator=None是什么意思

机器学习中的base_estimator=None是指使用默认的基础估算器。基础估算器是指在集成学习中使用的弱学习器或基本模型。当base_estimator=None时，集成模型将使用默认的基础估算器，例如使用决策树作为基础估算器。

相关问题

机器学习模型生存分析

### 使用机器学习模型进行生存分析的方法和应用

#### 支持向量机应用于生存分析 (Survival SVM)

支持向量机（SVM）作为一种强大的监督学习算法，在处理线性和非线性数据方面表现出色。当用于生存分析时，该方法能够有效应对删失数据的问题。具体而言，Survival SVM旨在最大化存活时间和风险事件之间的间隔，从而实现更好的预测效果[^1]。

from sksurv.svm import FastSurvivalSVM
import numpy as np

# 假设X为特征矩阵, y为结构化数组，包含(event, time)
estimator = FastSurvivalSVM(rank_ratio=0.5, fit_intercept=True,
                            max_iter=1000).fit(X_train, y_train)
predictions = estimator.predict(X_test)

#### 集成学习方法提升预测精度

为了进一步提高生存时间预测的准确性，可以采用集成学习策略。这类技术通过组合多个弱分类器形成强分类器，显著增强了整体表现。常见的集成方式包括Bagging和支持度增强型Boosting等。这些方法不仅有助于降低过拟合的风险，还能改善对于复杂模式的学习能力[^2]。

from sklearn.ensemble import BaggingClassifier
from sksurv.ensemble import ComponentwiseGradientBoostingSurvivalAnalysis

bagging_model = BaggingClassifier(base_estimator=None, n_estimators=100)
boosting_model = ComponentwiseGradientBoostingSurvivalAnalysis(
    learning_rate=0.1, n_estimators=100).fit(X_train, y_train)

#### 时间依赖ROC曲线评估模型性能

除了传统的混淆矩阵外，另一种重要的评价指标是接收者操作特性(ROC)曲线下面积(AUC)，特别是针对随访研究中的动态变化情况。引入时间维度后的ROC分析能更加直观地反映不同时间节点上的诊断效能差异，进而帮助研究人员判断所选模型的有效性及其适用范围[^3]。

from sksurv.metrics import concordance_index_censored
from sksurv.util import Surv

def evaluate_time_dependent_roc(model, X_val, y_val):
    predictions = model.predict(X_val)
    result = concordance_index_censored(y_val['event'], y_val['time'],
                                        predictions)
    return result[0]

auc_score = evaluate_time_dependent_roc(boosting_model, X_validation, y_validation)
print(f"AUROC Score: {auc_score}")