Fugu-MT 論文翻訳(概要): Optimal Sparse Survival Trees

論文の概要: Optimal Sparse Survival Trees

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15330v3
Date: Wed, 22 May 2024 21:28:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-25 11:26:41.676571
Title: Optimal Sparse Survival Trees
Title（参考訳）: 最適スパースサバイバルツリー
Authors: Rui Zhang, Rui Xin, Margo Seltzer, Cynthia Rudin,
Abstract要約: 木に基づく手法は, 高い解釈性と複雑な関係を捉える能力から, 生存分析に広く採用されている。本稿では,動的プログラミングとバウンダリを併用したモデルを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.23106906682907
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Interpretability is crucial for doctors, hospitals, pharmaceutical companies and biotechnology corporations to analyze and make decisions for high stakes problems that involve human health. Tree-based methods have been widely adopted for survival analysis due to their appealing interpretablility and their ability to capture complex relationships. However, most existing methods to produce survival trees rely on heuristic (or greedy) algorithms, which risk producing sub-optimal models. We present a dynamic-programming-with-bounds approach that finds provably-optimal sparse survival tree models, frequently in only a few seconds.
Abstract（参考訳）: 解釈性は、医師、病院、製薬会社、バイオテクノロジー企業にとって、人間の健康に関わる高リスク問題の分析と意思決定に不可欠である。木に基づく手法は, 高い解釈性と複雑な関係を捉える能力から, 生存分析に広く採用されている。しかし、生存木を生産する既存の方法のほとんどはヒューリスティックなアルゴリズム(または欲求)に依存しており、これは準最適モデルを生成するリスクがある。本稿では,動的プログラミングとバウンダリを併用したモデルを提案する。

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