論文の概要: SurvHive: a package to consistently access multiple survival-analysis packages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02223v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 11:02:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:21:56.086382
• Title: SurvHive: a package to consistently access multiple survival-analysis packages
• Title（参考訳）: SurvHive: 複数のサバイバル分析パッケージを一貫してアクセスするパッケージ
• Authors: Giovanni Birolo, Ivan Rossi, Flavio Sartori, Cesare Rollo, Tiziana Sanavia, Piero Fariselli,
• Abstract要約: SurvHiveはPythonベースのフレームワークで、Scikit-learnをモデルとしたコヒーレントかつインターフェース内でサバイバル分析メソッドを統合するように設計されている。 SurvHiveは古典的な統計モデルと最先端のディープラーニングアプローチを統合しており、トランスフォーマーベースのアーキテクチャやパラメトリックサバイバルモデルを含んでいる。
• 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: Survival analysis, a foundational tool for modeling time-to-event data, has seen growing integration with machine learning (ML) approaches to handle the complexities of censored data and time-varying risks. Despite these advances, leveraging state-of-the-art survival models remains a challenge due to the fragmented nature of existing implementations, which lack standardized interfaces and require extensive preprocessing. We introduce SurvHive, a Python-based framework designed to unify survival analysis methods within a coherent and extensible interface modeled on scikit-learn. SurvHive integrates classical statistical models with cutting-edge deep learning approaches, including transformer-based architectures and parametric survival models. Using a consistent API, SurvHive simplifies model training, evaluation, and optimization, significantly reducing the barrier to entry for ML practitioners exploring survival analysis. The package includes enhanced support for hyper-parameter tuning, time-dependent risk evaluation metrics, and cross-validation strategies tailored to censored data. With its extensibility and focus on usability, SurvHive provides a bridge between survival analysis and the broader ML community, facilitating advancements in time-to-event modeling across domains. The SurvHive code and documentation are available freely at https://github.com/compbiomed-unito/survhive.
• Abstract（参考訳）: 時系列データをモデリングするための基本的なツールであるSurvival Analysisは、検閲されたデータの複雑さと時間変化リスクを扱うために、機械学習(ML)アプローチとの統合が増加している。 これらの進歩にもかかわらず、最先端のサバイバルモデルを活用することは、標準化されたインターフェースが欠如し、広範な事前処理を必要とする既存の実装の断片的な性質のため、依然として課題である。 そこで我々は,SurvHiveというPythonベースのフレームワークを紹介した。 SurvHiveは古典的な統計モデルと最先端のディープラーニングアプローチを統合しており、トランスフォーマーベースのアーキテクチャやパラメトリックサバイバルモデルを含んでいる。 一貫性のあるAPIを使用すると、SurvHiveはモデルのトレーニング、評価、最適化を単純化し、生存分析を探求するML実践者の参入障壁を著しく低減する。 このパッケージには、ハイパーパラメータチューニング、時間依存リスク評価メトリクス、検閲データに適したクロスバリデーション戦略のサポート強化が含まれている。 拡張性とユーザビリティを重視したSurvHiveは、サバイバル分析と幅広いMLコミュニティの間の橋渡しを提供し、ドメイン間の時間対イベントモデリングの進歩を促進する。 SurvHiveのコードとドキュメントはhttps://github.com/compbiomed-unito/survhive.comで無料で入手できる。

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