論文の概要: SurvNAM: The machine learning survival model explanation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.08903v1
• Date: Sun, 18 Apr 2021 16:40:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-20 14:30:40.157027
• Title: SurvNAM: The machine learning survival model explanation
• Title（参考訳）: SurvNAM:機械学習サバイバルモデルの説明
• Authors: Lev V. Utkin and Egor D. Satyukov and Andrei V. Konstantinov
• Abstract要約: SurvNAMはブラックボックス機械学習サバイバルモデルの予測を説明するために提案されている。 SurvNAMの基本的な考え方は、特定の損失関数によってネットワークをトレーニングすることだ。 提案された SurvNAM の修正は、GAM の関数に対して Lasso ベースの正規化を使用することに基づいている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.8010446129208155
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A new modification of the Neural Additive Model (NAM) called SurvNAM and its modifications are proposed to explain predictions of the black-box machine learning survival model. The method is based on applying the original NAM to solving the explanation problem in the framework of survival analysis. The basic idea behind SurvNAM is to train the network by means of a specific expected loss function which takes into account peculiarities of the survival model predictions and is based on approximating the black-box model by the extension of the Cox proportional hazards model which uses the well-known Generalized Additive Model (GAM) in place of the simple linear relationship of covariates. The proposed method SurvNAM allows performing the local and global explanation. A set of examples around the explained example is randomly generated for the local explanation. The global explanation uses the whole training dataset. The proposed modifications of SurvNAM are based on using the Lasso-based regularization for functions from GAM and for a special representation of the GAM functions using their weighted linear and non-linear parts, which is implemented as a shortcut connection. A lot of numerical experiments illustrate the SurvNAM efficiency.
• Abstract（参考訳）: ブラックボックス機械学習サバイバルモデルの予測を説明するために、SurvNAMと呼ばれるニューラル付加モデル(NAM)の新たな修正とその修正を提案する。 本手法は,生き残り分析の枠組みにおける説明問題に対する元のNAMの適用に基づく。 SurvNAMの背後にある基本的な考え方は、生存モデル予測の特異性を考慮した特定の損失関数を用いてネットワークをトレーニングすることであり、共変量の単純な線形関係の代わりによく知られた一般化加法モデル(GAM)を用いて、Cox比例ハザードモデルの拡張によりブラックボックスモデルを近似することに基づいている。 提案したSurvNAMは局所的およびグローバルな説明を行うことができる。 説明例の一連の例は、局所的な説明のためにランダムに生成される。 グローバル説明では、トレーニングデータセット全体を使用する。 提案したSurvNAMの修正は,GAMからの関数に対するLassoベースの正規化と,ショートカット接続として実装された重み付き線形および非線形部分を用いたGAM関数の特殊表現に基づく。 多くの数値実験でSurvNAMの効率が示されている。

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