論文の概要: Scoring rules in survival analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.05260v1
• Date: Sat, 10 Dec 2022 10:34:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-12-13 18:33:12.228950
• Title: Scoring rules in survival analysis
• Title（参考訳）: 生存分析におけるスコアリングルール
• Authors: Raphael Sonabend
• Abstract要約: 我々は、生存スコアリングルールに対する(厳密な)正当性の最初の明確な定義を確立する。 適切に主張される、一般的に利用されるスコアリングルールは、実際には不適切であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Scoring rules promote rational and good decision making and predictions by models, this is increasingly important for automated procedures of `auto-ML'. The Brier score and Log loss are well-established scoring rules for classification and regression and possess the `strict properness' property that encourages optimal predictions. In this paper we survey proposed scoring rules for survival analysis, establish the first clear definition of `(strict) properness' for survival scoring rules, and determine which losses are proper and improper. We prove that commonly utilised scoring rules that are claimed to be proper are in fact improper. We further prove that under a strict set of assumptions a class of scoring rules is strictly proper for, what we term, `approximate' survival losses. We hope these findings encourage further research into robust validation of survival models and promote honest evaluation.
• Abstract（参考訳）: Scoring rules promote rational and good decision making and predictions by models, this is increasingly important for automated procedure of ‘auto-ML'。 ブライアスコアとログロスは分類と回帰のための確立されたスコアルールであり、最適予測を促進する「限定的適切性」特性を持っている。 本稿では,サバイバル分析のためのスコアリングルールを提案し,サバイバルスコアリングルールの「(限定)適性」を初めて明確に定義し,どの損失が適切で不適切であるかを判定する。 適切に主張される一般的なスコアリングルールは、実際には不適切であることを示す。 厳密な仮定の下では、スコアリングルールのクラスは、私たちが「ほぼ」生存損失と呼ぶものに対して厳密に適切であることをさらに証明する。 これらの知見が生存モデルの堅牢な検証のさらなる研究を促し、正直な評価を促進することを願っている。

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