svm-models
As Survival Support Vector Machines (SVMs) adaptam a estrutura tradicional de SVM para a análise de sobrevivência com dados censurados. Otimizam um objetivo de classificação que incentiva a ordenação correta dos tempos de sobrevivência.
- Skills
- Científico
- 0
Para que serve e como usar
Uma skill que ensina o Claude Code a executar bem tarefas de científico. É conhecimento empacotado que o modelo passa a usar sempre que for relevante.
- Instale a skill (comando acima).
- No Claude Code, descreva o que precisa - a skill ativa-se sozinha quando o contexto encaixa.
- Não precisa de decorar comandos: fala em linguagem natural e a skill faz o resto.
Instalar (Claude Code)
mkdir -p .claude/skills/svm-models && curl -fsSL https://doutorai.pt/data/lib/skills__svm-models.md -o .claude/skills/svm-models/SKILL.mdCole este comando no terminal, na pasta do seu projeto, e o componente é instalado automaticamente.
Conteúdo
# Survival Support Vector Machines
## Overview
Survival Support Vector Machines (SVMs) adapt the traditional SVM framework to survival analysis with censored data. They optimize a ranking objective that encourages correct ordering of survival times.
### Core Idea
SVMs for survival analysis learn a function f(x) that produces risk scores, where the optimization ensures that subjects with shorter survival times receive higher risk scores than those with longer times.
## When to Use Survival SVMs
**Appropriate for:**
- Medium-sized datasets (typically 100-10,000 samples)
- Need for non-line
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