論文の概要: Neural Frailty Machine: Beyond proportional hazard assumption in neural survival regressions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10358v1
• Date: Sat, 18 Mar 2023 08:15:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-21 19:55:48.742642
• Title: Neural Frailty Machine: Beyond proportional hazard assumption in neural survival regressions
• Title（参考訳）: 神経骨格機械 : 神経生存回帰における比例ハザード仮定を超える
• Authors: Ruofan Wu, Jiawei Qiao, Mingzhe Wu, Wen Yu, Ming Zheng, Tengfei Liu, Tianyi Zhang, Weiqiang Wang
• Abstract要約: 生存回帰のための強力なフレキシブルなニューラル・モデリング・フレームワークであるニューラル・フラリティ・マシン(NFM)を提案する。 2つの具体的なモデルは、ニューラル比例ハザードモデルと非ハザード回帰モデルを拡張する枠組みに基づいて導出される。 我々は,異なるスケールのベンチマークデータセットを6ドル以上で評価し,提案したNAMモデルは予測性能において最先端サバイバルモデルより優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.911699010309036
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present neural frailty machine (NFM), a powerful and flexible neural modeling framework for survival regressions. The NFM framework utilizes the classical idea of multiplicative frailty in survival analysis to capture unobserved heterogeneity among individuals, at the same time being able to leverage the strong approximation power of neural architectures for handling nonlinear covariate dependence. Two concrete models are derived under the framework that extends neural proportional hazard models and nonparametric hazard regression models. Both models allow efficient training under the likelihood objective. Theoretically, for both proposed models, we establish statistical guarantees of neural function approximation with respect to nonparametric components via characterizing their rate of convergence. Empirically, we provide synthetic experiments that verify our theoretical statements. We also conduct experimental evaluations over $6$ benchmark datasets of different scales, showing that the proposed NFM models outperform state-of-the-art survival models in terms of predictive performance. Our code is publicly availabel at https://github.com/Rorschach1989/nfm
• Abstract（参考訳）: 我々は,生存回帰のための強力で柔軟なニューラルネットワークモデリングフレームワークであるneural frailty machine(nfm)を提案する。 NFMフレームワークは、生存分析における乗法的欠陥という古典的な考え方を利用して、個人間の不均一性を捉えると同時に、非線形共変量依存を扱うためにニューラルネットワークの強い近似力を利用することができる。 2つの具体的なモデルは、神経比例ハザードモデルと非パラメトリックハザード回帰モデルを拡張する枠組みの下で導出される。 どちらのモデルも、潜在的目的の下で効率的なトレーニングを可能にする。 理論的には,両モデルとも,その収束率を特徴付けることにより,非パラメトリック成分に対する神経関数近似の統計的保証を確立する。 理論的ステートメントを検証するための合成実験を経験的に提供する。 また、様々なスケールのベンチマークデータセットを6ドル以上にわたって実験的に評価し、提案するnfmモデルが予測性能の点で最先端のサバイバルモデルを上回ることを示した。 私たちのコードはhttps://github.com/Rorschach1989/nfmで公開されています

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