論文の概要: Learning Survival Distribution with Implicit Survival Function

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14655v1
• Date: Wed, 24 May 2023 02:51:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-25 20:30:03.462547
• Title: Learning Survival Distribution with Implicit Survival Function
• Title（参考訳）: 暗黙の生存機能を持つ生存分布の学習
• Authors: Yu Ling, Weimin Tan and Bo Yan
• Abstract要約: 強い仮定を伴わない生存分布推定のためのインプシットニューラルネットワーク表現に基づくインプシット生存関数(ISF)を提案する。 実験の結果、ICFは3つの公開データセットで最先端の手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.588273962274393
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Survival analysis aims at modeling the relationship between covariates and event occurrence with some untracked (censored) samples. In implementation, existing methods model the survival distribution with strong assumptions or in a discrete time space for likelihood estimation with censorship, which leads to weak generalization. In this paper, we propose Implicit Survival Function (ISF) based on Implicit Neural Representation for survival distribution estimation without strong assumptions,and employ numerical integration to approximate the cumulative distribution function for prediction and optimization. Experimental results show that ISF outperforms the state-of-the-art methods in three public datasets and has robustness to the hyperparameter controlling estimation precision.
• Abstract（参考訳）: 生存分析は、共変量と事象発生との関係を、追跡されていない(検閲された)サンプルでモデル化することを目的としている。 実装において、既存の手法は強い仮定で生存確率分布をモデル化し、また検閲による可能性推定のために離散時間空間をモデル化する。 本稿では,強い仮定を伴わない生存分布推定のための暗黙的神経表現に基づく暗黙的生存関数(isf)を提案し,予測と最適化のための累積分布関数の近似に数値積分を適用する。 実験の結果、isfは3つのパブリックデータセットで最先端の手法よりも優れており、ハイパーパラメータ制御推定精度に頑健であることがわかった。

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