論文の概要: X-CAL: Explicit Calibration for Survival Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.05346v1
• Date: Wed, 13 Jan 2021 21:00:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-30 09:44:42.292921
• Title: X-CAL: Explicit Calibration for Survival Analysis
• Title（参考訳）: X-CAL: 生存分析のための明確な校正
• Authors: Mark Goldstein, Xintian Han, Aahlad Puli, Adler J. Perotte and Rajesh Ranganath
• Abstract要約: モデルが任意の時間間隔内で予測されたイベント数を観測された数と類似させると、十分校正される。 D-CALIBRATIONを差別化可能な目的に変える明示的なキャリブレーション(X-CAL)を開発しています。 X-CALにより、実践者はキャリブレーションを直接最適化し、予測パワーとキャリブレーションのバランスを望ましいものにすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.642252425363335
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Survival analysis models the distribution of time until an event of interest, such as discharge from the hospital or admission to the ICU. When a model's predicted number of events within any time interval is similar to the observed number, it is called well-calibrated. A survival model's calibration can be measured using, for instance, distributional calibration (D-CALIBRATION) [Haider et al., 2020] which computes the squared difference between the observed and predicted number of events within different time intervals. Classically, calibration is addressed in post-training analysis. We develop explicit calibration (X-CAL), which turns D-CALIBRATION into a differentiable objective that can be used in survival modeling alongside maximum likelihood estimation and other objectives. X-CAL allows practitioners to directly optimize calibration and strike a desired balance between predictive power and calibration. In our experiments, we fit a variety of shallow and deep models on simulated data, a survival dataset based on MNIST, on length-of-stay prediction using MIMIC-III data, and on brain cancer data from The Cancer Genome Atlas. We show that the models we study can be miscalibrated. We give experimental evidence on these datasets that X-CAL improves D-CALIBRATION without a large decrease in concordance or likelihood.
• Abstract（参考訳）: 生存分析は、病院からの退院やICUへの入院など、興味のある出来事までの時間分布をモデル化する。 モデルが任意の時間間隔内で予測した事象の数を観測値に類似させると、それを well-calibrated と呼ぶ。 サバイバルモデルのキャリブレーションは、例えば分布キャリブレーション(d-キャリブレーション) [haider et al., 2020] を用いて測定でき、異なる時間間隔内で観測された事象数と予測された事象数の2乗差を計算することができる。 古典的には、キャリブレーションはトレーニング後の分析で対処される。 我々は,D-CALIBrationを,最大推定値と他の目的値と並行して生存モデルに使用可能な,識別可能な目的に転換する明示的キャリブレーション(X-CAL)を開発する。 X-CALにより、実践者はキャリブレーションを直接最適化し、予測パワーとキャリブレーションのバランスを望ましいものにすることができる。 実験では, シミュレーションデータ, mnistに基づくサバイバルデータセット, mimic-iiiデータを用いた長寿命予測, 癌ゲノムアトラスからの脳がんデータに, 様々な浅層モデルと深層モデルを適用した。 研究対象のモデルは誤校正可能であることを示す。 X-CALによるD-CALIBationの改善は, 一致や可能性の大きな低下を伴わずに, 実験的な証拠を提示する。

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