Fugu-MT 論文翻訳(概要): Optimal Survival Trees

論文の概要: Optimal Survival Trees

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.04284v1
Date: Tue, 8 Dec 2020 09:00:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-17 08:18:23.283188
Title: Optimal Survival Trees
Title（参考訳）: 最適な生存木
Authors: Dimitris Bertsimas, Jack Dunn, Emma Gibson, Agni Orfanoudaki
Abstract要約: 混合整数最適化(MIO)と局所探索技術を利用して,グローバルに最適化された生存木モデルを生成する,新しい生存木アルゴリズムを提案する。本研究では,既存のサバイバルツリー法,特に大規模データセットの精度の向上を実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7910505923792637
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Tree-based models are increasingly popular due to their ability to identify complex relationships that are beyond the scope of parametric models. Survival tree methods adapt these models to allow for the analysis of censored outcomes, which often appear in medical data. We present a new Optimal Survival Trees algorithm that leverages mixed-integer optimization (MIO) and local search techniques to generate globally optimized survival tree models. We demonstrate that the OST algorithm improves on the accuracy of existing survival tree methods, particularly in large datasets.
Abstract（参考訳）: 木に基づくモデルはパラメトリックモデルの範囲を超えている複雑な関係を識別できるため、ますます人気が高まっている。生存木法はこれらのモデルに適応し、しばしば医療データに現れる検閲された結果の分析を可能にする。混合整数最適化(MIO)と局所探索技術を利用して,グローバルに最適化された生存木モデルを生成する,新しい生存木アルゴリズムを提案する。我々はostアルゴリズムが既存のサバイバルツリー法,特に大規模データセットの精度を向上させることを実証する。

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