論文の概要: survex: an R package for explaining machine learning survival models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16113v2
• Date: Tue, 21 Nov 2023 15:50:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 04:51:12.374746
• Title: survex: an R package for explaining machine learning survival models
• Title（参考訳）: survex: 機械学習サバイバルモデルを説明するためのRパッケージ
• Authors: Miko{\l}aj Spytek and Mateusz Krzyzi\'nski and Sophie Hanna Langbein and Hubert Baniecki and Marvin N. Wright and Przemys{\l}aw Biecek
• Abstract要約: 本稿では,人工知能技術を適用して生存モデルを説明するためのフレームワークであるsurvex Rパッケージを紹介する。 提案するソフトウェアの能力は生存モデルの理解と診断を含んでおり、その改善につながる可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.028581359682239
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to their flexibility and superior performance, machine learning models frequently complement and outperform traditional statistical survival models. However, their widespread adoption is hindered by a lack of user-friendly tools to explain their internal operations and prediction rationales. To tackle this issue, we introduce the survex R package, which provides a cohesive framework for explaining any survival model by applying explainable artificial intelligence techniques. The capabilities of the proposed software encompass understanding and diagnosing survival models, which can lead to their improvement. By revealing insights into the decision-making process, such as variable effects and importances, survex enables the assessment of model reliability and the detection of biases. Thus, transparency and responsibility may be promoted in sensitive areas, such as biomedical research and healthcare applications.
• Abstract（参考訳）: 柔軟性と優れたパフォーマンスのため、機械学習モデルは従来の統計生存モデルを補完し、性能を向上することが多い。 しかし、その普及は、内部操作や予測の根拠を説明するユーザーフレンドリーなツールの欠如によって妨げられている。 この問題に取り組むため,我々はsurvex rパッケージを紹介する。このパッケージは,説明可能な人工知能技術を適用して生存モデルを説明するための凝集フレームワークを提供する。 提案するソフトウェアの能力は生存モデルの理解と診断を含んでおり、その改善につながる可能性がある。 可変効果や重要度といった意思決定プロセスに関する洞察を明らかにすることで、survexはモデルの信頼性の評価とバイアスの検出を可能にする。 したがって、透明性と責任は、バイオメディカル研究や医療応用のような繊細な分野で促進される。

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