A análise de sobrevivência é um conjunto de técnicas estatísticas amplamente utilizadas para analisar tempos até a ocorrência de um ou mais eventos. Dentre dos possíveis métodos de modelagem preditiva para dados de sobrevivência, as árvores de decisão têm destaque devido à sua capacidade de modelar relações complexas entre as covaríáveis e a ocorrência do evento de interesse. Neste trabalho, são estudadas técnicas de árvore de decisão para dados censurados, revisando suas metodologias, avaliando suas vantagens e desvantangens e apresentando extensões com uso de ensembles. Por fim, as diferentes técnicas são aplicadas ao conjunto de dados do ICESP e comparadas com a abordagem usual baseada no modelo de riscos proporcionais de Cox usando métricas de avaliação de performance e técnicas de validação cruzada.

Survival analysis is a set of statistical techniques widely used to analyze the time to the occurrence of one ore more events. Among the possible predictive modeling methods for survival data, decision trees stand out for their ability to model complex relationships between covariates and the occurrence of the event of interest. In this work, decision tree techniques for censored data are studied, their methods are reviewed, evaluating advantages and disadvantages, and their extensions using ensembles are presented. Finally, the different techniques are applied to the ICESP dataset and compared with the Cox proportional hazards model using predictive performance metrics and cross validation techniques.