Fugu-MT 論文翻訳(概要): An evidential time-to-event prediction model based on Gaussian random fuzzy numbers

論文の概要: An evidential time-to-event prediction model based on Gaussian random fuzzy numbers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13487v1
Date: Wed, 19 Jun 2024 12:14:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-21 19:53:21.024967
Title: An evidential time-to-event prediction model based on Gaussian random fuzzy numbers
Title（参考訳）: ガウス乱ファジィ数に基づく明らかな時間-時間予測モデル
Authors: Ling Huang, Yucheng Xing, Thierry Denoeux, Mengling Feng,
Abstract要約: 検閲データを用いた時間-時間予測のための明らかなモデルを提案する。事象時間の不確かさはガウス乱ファジィ数によって定量化される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.753099158148887
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We introduce an evidential model for time-to-event prediction with censored data. In this model, uncertainty on event time is quantified by Gaussian random fuzzy numbers, a newly introduced family of random fuzzy subsets of the real line with associated belief functions, generalizing both Gaussian random variables and Gaussian possibility distributions. Our approach makes minimal assumptions about the underlying time-to-event distribution. The model is fit by minimizing a generalized negative log-likelihood function that accounts for both normal and censored data. Comparative experiments on two real-world datasets demonstrate the very good performance of our model as compared to the state-of-the-art.
Abstract（参考訳）: 検閲データを用いた時間-時間予測のための明らかなモデルを提案する。このモデルでは、事象時間の不確実性は、ガウス確率分布とガウス確率分布の両方を一般化し、関連する信念関数を持つ実線のランダムファジィ部分集合であるガウス確率ファジィ数によって定量化される。我々の手法は、基礎となる時間-時間分布について最小限の仮定を行う。このモデルは、正規データと検閲データの両方を考慮に入れた一般化された負のログ様関数を最小化することで適合する。 2つの実世界のデータセットの比較実験は、最先端のモデルと比較して、我々のモデルの非常に優れた性能を示している。

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