# svm-models

> As Survival Support Vector Machines (SVMs) adaptam a estrutura tradicional de SVM para a análise de sobrevivência com dados censurados. Otimizam um objetiv

- Fonte: https://doutorai.pt/componentes/skills__svm-models
- Tipo: Skills
- Categoria: Científico
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Componente da comunidade open-source, selecionado, traduzido e adaptado pelo Doutor AI.

## 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.

1. Instale a skill (comando acima).
2. No Claude Code, descreva o que precisa - a skill ativa-se sozinha quando o contexto encaixa.
3. Não precisa de decorar comandos: fala em linguagem natural e a skill faz o resto.

## Instalar (Claude Code)

```bash
mkdir -p .claude/skills/svm-models && curl -fsSL https://doutorai.pt/data/lib/skills__svm-models.md -o .claude/skills/svm-models/SKILL.md
```

Cole 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

- 🔒 Conteúdo completo no plano Pro (7,99€/mês) -
```

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