Fugu-MT 論文翻訳(概要): Prediction model for rare events in longitudinal follow-up and resampling methods

論文の概要: Prediction model for rare events in longitudinal follow-up and resampling methods

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10977v1
Date: Mon, 19 Jun 2023 14:36:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-21 17:28:29.158343
Title: Prediction model for rare events in longitudinal follow-up and resampling methods
Title（参考訳）: 縦続追跡・再サンプリング法における希少事象の予測モデル
Authors: Pierre Druilhet and Mathieu Berthe and St\'ephanie L\'eger
Abstract要約: 時系列追跡研究において,レアイベント予測のためのモデル構築の問題点を考察する。実生活における標準回帰モデルを改善するために,いくつかの再サンプリング手法を比較した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We consider the problem of model building for rare events prediction in longitudinal follow-up studies. In this paper, we compare several resampling methods to improve standard regression models on a real life example. We evaluate the effect of the sampling rate on the predictive performances of the models. To evaluate the predictive performance of a longitudinal model, we consider a validation technique that takes into account time and corresponds to the actual use in real life.
Abstract（参考訳）: 縦続追跡研究において,レアイベント予測のためのモデル構築の問題を考える。本稿では,実例で標準回帰モデルを改善するために,いくつかの再サンプリング手法を比較する。我々は,サンプリングレートがモデルの予測性能に与える影響を評価する。長手モデルの予測性能を評価するために,実生活における実際の利用に対応する時間を考慮した検証手法を検討する。

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