論文の概要: The Deep Promotion Time Cure Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11575v1
• Date: Fri, 19 May 2023 10:22:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-22 15:08:19.145909
• Title: The Deep Promotion Time Cure Model
• Title（参考訳）: 深部増進時間治療モデル
• Authors: Victor Medina-Olivares, Stefan Lessmann, Nadja Klein
• Abstract要約: 本稿では,深層ニューラルネットワークフレームワークに組み込まれたフレキシブルサバイバルモデルに基づいて,治療率の有無を予測する新しい手法を提案する。 シミュレーションにより,本手法の有用性と計算効率を実証し,米国住宅ローンのポートフォリオに応用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.607676459156789
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a novel method for predicting time-to-event in the presence of cure fractions based on flexible survivals models integrated into a deep neural network framework. Our approach allows for non-linear relationships and high-dimensional interactions between covariates and survival and is suitable for large-scale applications. Furthermore, we allow the method to incorporate an identified predictor formed of an additive decomposition of interpretable linear and non-linear effects and add an orthogonalization layer to capture potential higher dimensional interactions. We demonstrate the usefulness and computational efficiency of our method via simulations and apply it to a large portfolio of US mortgage loans. Here, we find not only a better predictive performance of our framework but also a more realistic picture of covariate effects.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,深層ニューラルネットワークフレームワークに組み込まれたフレキシブルサバイバルモデルに基づいて,治療率の有無を予測する新しい手法を提案する。 本手法は,共変量と生存率の非線型関係と高次元相互作用を可能とし,大規模応用に適している。 さらに,解釈可能な線形および非線形効果を付加分解した同定された予測器を組み込んで直交層を追加することにより,より高次元の相互作用を捉えることができる。 本手法の有用性と計算効率をシミュレーションにより実証し,米国の住宅ローンローンの大規模ポートフォリオに適用する。 ここでは、我々のフレームワークのより良い予測性能だけでなく、共変量効果のより現実的な図面も見出す。

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