論文の概要: SurvLIMEpy: A Python package implementing SurvLIME
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10571v1
- Date: Tue, 21 Feb 2023 09:54:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-22 15:38:38.668505
- Title: SurvLIMEpy: A Python package implementing SurvLIME
- Title（参考訳）: SurvLIMEpy: SurvLIMEを実装するPythonパッケージ
- Authors: Cristian Pach\'on-Garc\'ia, Carlos Hern\'andez-P\'erez, Pedro
Delicado, Ver\'onica Vilaplana
- Abstract要約: 本稿では,SurvLIMEアルゴリズムを実装したオープンソースのPythonパッケージであるSurvLIMEpyを紹介する。
このパッケージは、Cox Proportional Hazards ModelからDeepHitやDeepSurvといったディープラーニングモデルまで、さまざまなサバイバルモデルをサポートしている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0689187493307983
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper we present SurvLIMEpy, an open-source Python package that
implements the SurvLIME algorithm. This method allows to compute local feature
importance for machine learning algorithms designed for modelling Survival
Analysis data. Our implementation takes advantage of the parallelisation
paradigm as all computations are performed in a matrix-wise fashion which
speeds up execution time. Additionally, SurvLIMEpy assists the user with
visualization tools to better understand the result of the algorithm. The
package supports a wide variety of survival models, from the Cox Proportional
Hazards Model to deep learning models such as DeepHit or DeepSurv. Two types of
experiments are presented in this paper. First, by means of simulated data, we
study the ability of the algorithm to capture the importance of the features.
Second, we use three open source survival datasets together with a set of
survival algorithms in order to demonstrate how SurvLIMEpy behaves when applied
to different models.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,SurvLIMEアルゴリズムを実装したオープンソースPythonパッケージSurvLIMEpyを提案する。
この方法では、生存分析データをモデル化するために設計された機械学習アルゴリズムの局所的特徴量を計算することができる。
我々の実装は並列化のパラダイムを生かし、全ての計算を行列的に実行し、実行時間を高速化する。
さらに、SurvLIMEpyは、ユーザーがアルゴリズムの結果をよりよく理解するための視覚化ツールを提供する。
このパッケージは、Cox Proportional Hazards ModelからDeepHitやDeepSurvといったディープラーニングモデルまで、さまざまなサバイバルモデルをサポートしている。
本稿では2種類の実験について述べる。
まず,シミュレーションデータを用いて,特徴の重要性を捉えるアルゴリズムの能力について検討する。
次に、3つのオープンソースサバイバルデータセットと一連のサバイバルアルゴリズムを用いて、異なるモデルに適用した場合のSurvLIMEpyの挙動を実証する。
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