Tell me in the language of a scientific paper the principle of random survival forest and the steps of the algorithm

随机森林生存分析原理是将一组包含输出变量（结果变量）和输入变量（解释变量）的观测数据集分割为训练集和测试集，然后从训练集中构建一系列决策树，每棵树对输出变量建模。 随机森林算法的步骤如下：1. 从总体样本集中抽取一个子样本集
2. 构建一棵决策树，该树用于建模输出变量
3. 重复步骤1和2，直至达到用户指定的数量，每棵树的构建基于不同的子样本集
4. 对每个实例，计算各棵树的预测结果，然后根据多数投票原则，确定最终的预测结果

相关问题

random survival forest 的结果图怎么看

Random survival forest（随机生存森林）是一种用于分析生存数据的机器学习算法，它可以用于研究个体生存时间和相关因素之间的关系。在使用该算法进行分析后，可以得到一张结果图来帮助我们理解模型的预测结果。

结果图通常包含以下几个部分：

1. 生存曲线：生存曲线是结果图中最重要的部分之一。它显示了在不同时间点上个体的存活率。曲线越高表示存活率越高，曲线越低表示存活率越低。我们可以通过观察不同个体在特定时间点上的曲线来研究不同因素对生存率的影响。

2. 重要特征：结果图中可能还会显示每个特征的重要性。这些特征的重要性指标可以告诉我们哪些因素对于预测生存时间最有影响。通过观察特征重要性，我们可以确定哪些因素是预测生存时间的主要驱动因素。

3. 分裂特征：结果图还可能显示每个节点进行分裂的特征。分裂特征表示在决策树的每个节点上，该特征是用来决定应该选择哪个子节点的关键依据。观察分裂特征可以帮助我们理解在决策过程中模型如何选择不同的特征来预测生存时间。

总之，random survival forest 的结果图包含了生存曲线、重要特征和分裂特征等信息，通过观察这些信息，我们可以更好地理解模型对于个体生存时间和相关因素之间关系的预测和解释。

In conclusion, we have proposed a six-deep-feature radiomics signature that have the potential to be an imag- ing biomarker for prediction of the OS in patients with GBM. It was demonstrated that the deep learning method can be incorporated into the state-of-the-art radiomics model to achieve a better performance. The proposed signature predicted the OS in GBM patients with better performance compared with conventional factors such as age and KPS. A nomogram was proposed for prediction of the probability of survival. Despite the limitations, the proposed radiomics model has the potential to facilitate the preoperative care of patients with GBM 解释

这段话总结了该研究的主要发现和贡献。研究提出了一个由六个深度特征组成的放射组学标记，具有成为GBM患者OS预测的成像生物标志物的潜力。研究表明，深度学习方法可以融入最新的放射组学模型，以实现更好的性能。与年龄和KPS等传统因素相比，所提出的标记对GBM患者的OS预测具有更好的性能。研究提出了一个预测生存概率的数学模型。尽管存在一些限制，但所提出的放射组学模型有望促进GBM患者的术前护理。诺模图也被提出用于预测生存概率。总之，该研究的结果表明，放射组学和深度学习方法可以被用于开发一种非侵入性的成像生物标志物，来预测GBM患者的生存期，并可能有助于为这些患者提供更好的治疗和护理。