論文の概要: Survival Kernets: Scalable and Interpretable Deep Kernel Survival
Analysis with an Accuracy Guarantee
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10477v4
- Date: Sun, 9 Jul 2023 05:37:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-11 19:22:58.647490
- Title: Survival Kernets: Scalable and Interpretable Deep Kernel Survival
Analysis with an Accuracy Guarantee
- Title（参考訳）: Survival Kernets: 精度保証によるスケーラブルで解釈可能なDeep Kernel Survival Analysis
- Authors: George H. Chen
- Abstract要約: 本稿では、サバイバルカーネットと呼ばれる新しいディープカーネルサバイバルモデルを提案する。
解釈や理論解析のモデル化が可能な方法で、大規模なデータセットにスケールする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.75682288556859
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Kernel survival analysis models estimate individual survival distributions
with the help of a kernel function, which measures the similarity between any
two data points. Such a kernel function can be learned using deep kernel
survival models. In this paper, we present a new deep kernel survival model
called a survival kernet, which scales to large datasets in a manner that is
amenable to model interpretation and also theoretical analysis. Specifically,
the training data are partitioned into clusters based on a recently developed
training set compression scheme for classification and regression called kernel
netting that we extend to the survival analysis setting. At test time, each
data point is represented as a weighted combination of these clusters, and each
such cluster can be visualized. For a special case of survival kernets, we
establish a finite-sample error bound on predicted survival distributions that
is, up to a log factor, optimal. Whereas scalability at test time is achieved
using the aforementioned kernel netting compression strategy, scalability
during training is achieved by a warm-start procedure based on tree ensembles
such as XGBoost and a heuristic approach to accelerating neural architecture
search. On four standard survival analysis datasets of varying sizes (up to
roughly 3 million data points), we show that survival kernets are highly
competitive compared to various baselines tested in terms of time-dependent
concordance index. Our code is available at:
https://github.com/georgehc/survival-kernets
- Abstract（参考訳）: カーネルサバイバル解析モデルは、2つのデータポイント間の類似度を測定するカーネル関数の助けを借りて、個々のサバイバル分布を推定する。
このようなカーネル関数は、ディープカーネルサバイバルモデルを用いて学習することができる。
本稿では,モデル解釈や理論解析に適した方法で大規模データセットにスケール可能な,サバイバルカーネットと呼ばれる新しいディープカーネルサバイバルモデルを提案する。
具体的には、最近開発されたカーネルネットと呼ばれる分類と回帰のためのトレーニングセット圧縮スキームに基づいて、トレーニングデータをクラスタに分割し、サバイバル分析設定に拡張する。
テスト時には、各データポイントをこれらのクラスタの重み付けの組み合わせとして表現し、それぞれのクラスタを可視化することができる。
生存カーネットの特殊な場合、予測生存分布に縛られる有限サンプル誤差を、ログ係数まで最適に設定する。
上記のカーネルネット圧縮戦略を用いてテスト時のスケーラビリティを実現する一方で、トレーニング中のスケーラビリティは、XGBoostのようなツリーアンサンブルに基づくウォームスタート手順と、ニューラルネットワーク探索を加速するためのヒューリスティックアプローチによって達成される。
異なるサイズ(約300万データポイントまで)の標準生存分析データセットでは、時間依存コンコーダンス指数で検証された各種ベースラインと比較して、生存カーネットは高い競争力を示す。
私たちのコードは、https://github.com/georgehc/survival-kernetsで利用可能です。
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