Table 5 Mean (95% CI) integrated Brier scores for competing learning methods, averaged over 40 simulations in nine scenarios where interaction and non-linear is assumed.

From: Comparison of oblique random survival forest, random survival forest, and statistical models for time-to-event data using simulation study

 

Sample size

N = 500

N = 1000

N = 5000

Censoring = 50%

 Cox PH

0.113 (0.098, 0.128)

0.099 (0.094, 0.104)

0.083 (0.081, 0.085)

 Penalized Cox PH

0.104 (0.092, 0.115)

0.095 (0.091, 0.099)

0.082 (0.080, 0.083)

 Penalized Cox PH (NLI)

0.097 (0.090, 0.105)

0.091 (0.082, 0.099)

0.079 (0.074, 0.085)

 RSF

0.109 (0.106, 0.112)

0.100 (0.097, 0.102)

0.084 (0.082, 0.085)

 ORSF-fast

0.102 (0.096, 0.107)

0.094 (0.092, 0.097)

0.079 (0.077, 0.080)

 ORSF-cph

0.101 (0.096, 0.105)

0.094 (0.092, 0.097)

0.079 (0.078, 0.080)

 ORSF-net

0.101 (0.095, 0.106)

0.094 (0.091, 0.096)

0.079 (0.078, 0.080)

Censoring = 70%

 Cox PH

0.150 (0.126, 0.174)

0.126 (0.114, 0.137)

0.104 (0.101, 0.106)

 Penalized Cox PH

0.142 (0.121, 0.163)

0.120 (0.110, 0.129)

0.102 (0.100, 0.104)

 Penalized Cox PH (NLI)

0.127 (0.110, 0.143)

0.112 (0.104, 0.119)

0.110 (0.095, 0.125)

 RSF

0.146 (0.133, 0.159)

0.133 (0.125, 0.141)

0.115 (0.113, 0.117)

 ORSF-fast

0.136 (0.121, 0.151)

0.128 (0.119, 0.138)

0.108 (0.106, 0.110)

 ORSF-cph

0.137 (0.121, 0.152)

0.128 (0.118, 0.137)

0.108 (0.106, 0.110)

 ORSF-net

0.137 (0.120, 0.155)

0.128 (0.119, 0.138)

0.108 (0.106, 0.110)

Censoring = 90%

 Cox PH

0.123 (0.104, 0.142)

0.097 (0.091, 0.104)

0.097 (0.089, 0.106)

 Penalized Cox PH

0.125 (0.110, 0.139)

0.105 (0.096, 0.113)

0.097 (0.089, 0.105)

 Penalized Cox PH (NLI)

0.135 (0.114, 0.156)

0.107 (0.099, 0.114)

0.095 (0.089, 0.101)

 RSF

0.145 (0.125, 0.166)

0.113 (0.108, 0.119)

0.117 (0.110, 0.124)

 ORSF-fast

0.170 (0.145, 0.195)

0.130 (0.125, 0.135)

0.113 (0.107, 0.119)

 ORSF-cph

0.168 (0.141, 0.195)

0.123 (0.118, 0.128)

0.113 (0.107, 0.119)

 ORSF-net

0.163 (0.137, 0.189)

0.123 (0.119, 0.128)

0.112 (0.106, 0.118)