論文の概要: SurvSet: An open-source time-to-event dataset repository
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.03094v1
- Date: Mon, 7 Mar 2022 02:00:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-09 03:13:33.490187
- Title: SurvSet: An open-source time-to-event dataset repository
- Title(参考訳): SurvSet: オープンソースの時系列データセットリポジトリ
- Authors: Erik Drysdale
- Abstract要約: Time-to-event (T2E) 分析は、イベントが発生するまでの時間をモデル化する。
SurvSetは、最初のオープンソースT2Eデータセットリポジトリである。
SurvSetのデータは一貫してフォーマットされており、単一のプリプロセッシングメソッドがすべてのデータセットで機能する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Time-to-event (T2E) analysis is a branch of statistics that models the
duration of time it takes for an event to occur. Such events can include
outcomes like death, unemployment, or product failure. Most modern machine
learning (ML) algorithms, like decision trees and kernel methods, are supported
for T2E modelling with data science software (python and R). To complement
these developments, SurvSet is the first open-source T2E dataset repository
designed for a rapid benchmarking of ML algorithms and statistical methods. The
data in SurvSet have been consistently formatted so that a single preprocessing
method will work for all datasets. SurvSet currently has 76 datasets which vary
in dimensionality, time dependency, and background (the majority of which come
from biomedicine). SurvSet is available on PyPI and can be installed with pip
install SurvSet. R users can download the data directly from the corresponding
git repository.
- Abstract(参考訳): Time-to-event (T2E) 分析は、イベントが発生するまでの時間をモデル化する統計学の分野である。
このようなイベントには、死、失業、製品失敗などの結果が含まれる。
決定木やカーネルメソッドのような現代の機械学習(ML)アルゴリズムは、データサイエンスソフトウェア(ピソンとR)でT2Eモデリングをサポートする。
これらの開発を補完するため、SurvSetはMLアルゴリズムと統計手法の迅速なベンチマークのために設計された、最初のオープンソースT2Eデータセットリポジトリである。
SurvSetのデータは一貫してフォーマットされており、単一のプリプロセッシングメソッドがすべてのデータセットで機能する。
現在、SurvSetには76のデータセットがあり、次元、時間依存性、背景(その大部分はバイオメディシンに由来する)が異なる。
SurvSetはPyPIで利用可能で、pip install SurvSetでインストールできる。
Rユーザは、対応するgitリポジトリから直接データをダウンロードすることができる。
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