論文の概要: Composite Survival Analysis: Learning with Auxiliary Aggregated Baselines and Survival Scores

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05854v1
• Date: Sun, 10 Dec 2023 11:13:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 18:12:31.754194
• Title: Composite Survival Analysis: Learning with Auxiliary Aggregated Baselines and Survival Scores
• Title（参考訳）: 複合生存分析:補助集約ベースラインと生存スコアを用いた学習
• Authors: Chris Solomou
• Abstract要約: Survival Analysis (SA) は時間対イベントモデリングのデフォルト手法である。 本研究は,SAモデルのトレーニングと推論を,(1)集団の全体行動を捉えた集合的ベースラインハザードに分解し,(2)個別に分布した生存スコア,(2)そのメンバーの慣用的確率的ダイナミクスを,完全にパラメトリックな設定でモデル化することで改善する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Survival Analysis (SA) constitutes the default method for time-to-event modeling due to its ability to estimate event probabilities of sparsely occurring events over time. In this work, we show how to improve the training and inference of SA models by decoupling their full expression into (1) an aggregated baseline hazard, which captures the overall behavior of a given population, and (2) independently distributed survival scores, which model idiosyncratic probabilistic dynamics of its given members, in a fully parametric setting. The proposed inference method is shown to dynamically handle right-censored observation horizons, and to achieve competitive performance when compared to other state-of-the-art methods in a variety of real-world datasets, including computationally inefficient Deep Learning-based SA methods and models that require MCMC for inference. Nevertheless, our method achieves robust results from the outset, while not being subjected to fine-tuning or hyperparameter optimization.
• Abstract（参考訳）: 生存分析(Survival Analysis, SA)は、時間とともに発生するわずかな事象の事象確率を推定できるため、時間とイベントのモデリングのデフォルト手法である。 本研究は,saモデルの全表現を(1)集団の行動全体を把握するベースラインハザードに分解し,(2)特定のメンバーの特異な確率的ダイナミクスをモデル化する独立分散サバイバルスコアに完全にパラメトリックな設定で分解することにより,saモデルのトレーニングと推論を改善する方法を示す。 提案手法は, 直交観測地平線を動的に処理し, 計算非効率なDeep Learning-based SA法や, MCMCを必要とするモデルを含む, 様々な実世界のデータセットにおける他の最先端手法と比較して, 競争力を発揮する。 しかし,本手法は,微調整やハイパーパラメータ最適化を行なわず,出力から頑健な結果が得られる。

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