論文の概要: End-Cut Preference in Survival Trees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.18477v1
• Date: Mon, 22 Sep 2025 23:26:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-24 20:41:27.614717
• Title: End-Cut Preference in Survival Trees
• Title（参考訳）: 生存樹におけるエンドカット選好
• Authors: Xiaogang Su,
• Abstract要約: エンドカット選好(ECP)問題は、特徴範囲の境界付近のスプリットポイントを好む傾向を示すもので、CARTではよく知られている問題である。 本稿では,ログランク検定統計値の最大化により,greedy search を用いて最適カットオフ点を選択する際に ECP が生じることを示す。 そこで我々は,スムーズなシグモイド・サロゲート (SSS) アプローチを提案し,スムーズなシグモイド関数に置き換えた。
• 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: The end-cut preference (ECP) problem, referring to the tendency to favor split points near the boundaries of a feature's range, is a well-known issue in CART (Breiman et al., 1984). ECP may induce highly imbalanced and biased splits, obscure weak signals, and lead to tree structures that are both unstable and difficult to interpret. For survival trees, we show that ECP also arises when using greedy search to select the optimal cutoff point by maximizing the log-rank test statistic. To address this issue, we propose a smooth sigmoid surrogate (SSS) approach, in which the hard-threshold indicator function is replaced by a smooth sigmoid function. We further demonstrate, both theoretically and through numerical illustrations, that SSS provides an effective remedy for mitigating or avoiding ECP.
• Abstract（参考訳）: エンドカット選好(ECP)問題は、特徴範囲の境界付近の分割点を好む傾向を指し、CARTにおいてよく知られている問題である(Breiman et al , 1984)。 ECPは、高度に不均衡で偏りのある分割を誘発し、弱い信号があいまいになり、不安定で解釈が難しい木構造に繋がる。 生存木に対しては,ログランク検定統計値の最大化により,greedy searchを用いて最適カットオフ点を選択する際にもECPが生じることを示す。 この問題に対処するため,スムーズなシグモイド・サロゲート (SSS) アプローチを提案し,スムーズなシグモイド関数に置き換えた。 さらに、理論上も数値上も、SSSはECPの緩和や回避に有効な治療法であることを示す。

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