論文の概要: The C-index illusion: discrimination without calibration in published survival models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.19526v1
• Date: Tue, 21 Jul 2026 19:13:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-23 18:51:37.910763
• Title: The C-index illusion: discrimination without calibration in published survival models
• Title（参考訳）: C-インデックス錯覚--公表された生存モデルにおける校正なしでの識別
• Abstract要約: 我々は3つの構造的に異なる領域にまたがって3つのサバイバル-MLモデルを再現する。 ホルム補正された家族的誤り率の下で,5つの事前登録仮説を検証した。 計量選択がどのモデルが好まれるかの直接テストは拒否しないが、1ドメインあたり2から3つのモデルしか与えられていない。
• 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: "Stop Chasing the C-index when Evaluating Survival Analysis Models" (ICML 2026, Spotlight) argued normatively, on synthetic data, that evaluating survival models by discrimination alone, i.e. the concordance index, produces systematically misleading model comparisons, because the metric ignores calibration and time-dependent accuracy. Whether this matters for real, published, non-clinical models has not been tested. We reproduce three published survival-ML models across three structurally distinct domains (hard-drive failure, peer-to-peer credit default, and user disengagement on digital platforms), validate our evaluation instrument against the anchor paper's own synthetic experiment, and test five pre-registered hypotheses under a Holm-corrected family-wise error rate. Three of five reject. A model that reproduces the published discrimination almost exactly (C = 0.9595 vs. 0.958 reported) fails a formal calibration test at p = 2.6e-136; a broad feature-ablation search finds no single attribute responsible for this discrimination, so the calibration failure is not an artifact of a trivial shortcut. A lender's estimated default risk is biased upward by roughly two percentage points, growing to nearly four points in the riskiest segment, when loan prepayment is treated as non-informative censoring rather than as a competing risk. A platform's churn model shows probability estimates that degrade with the prediction horizon even as its global discrimination stays within the pre-registered C-index band. A direct test of whether metric choice inverts which model is preferred does not reject, though with limited power given only two to three models per domain; the failure mode we document is better characterized as misplaced confidence in a chosen model than as choice of the wrong one. We release a reusable, pre-registered evaluation harness with full code and a single annotated notebook.
• Abstract（参考訳）: また,Stop Chasing the C-index When Evaluating Survival Analysis Models (ICML 2026, Spotlight) では,評価基準が校正や時間依存の精度を無視するため,識別のみによる生存モデルの評価,すなわち一致指数(concordance index)は系統的に誤解を招くモデル比較を生成する,と論じている。 これが実際の、公開された、非クリニカルなモデルにとって重要なのかは、まだテストされていない。 我々は,3つの構造的に異なるドメイン(ハードドライブ障害,ピアツーピアクレジットデフォルト,デジタルプラットフォームへのユーザ統合)にまたがる3つのサバイバルMLモデルを再現し,アンカーペーパーの合成実験に対する評価装置の有効性を検証し,ホルム補正されたファミリーワイドエラー率で事前登録された5つの仮説を検証した。 5人中3人が拒否する。 公表された識別をほぼ正確に再現するモデル(C = 0.9595 vs. 0.958)は、p = 2.6e-136で公式な校正テストに失敗する。 ローンのデフォルトリスクは、競合するリスクではなく、非インフォームティブな検閲として扱われる場合、最もリスクの高いセグメントで4ポイント近くまで増加する。 プラットフォームのチャーンモデルは、グローバルな差別が事前登録されたC-インデックスバンド内に留まっているとしても、予測水平線で劣化する確率推定を示す。 メトリック選択がどのモデルが好まれるかを直接テストしても拒否はしないが、ドメイン毎に2から3つのモデルしか与えられない限られたパワーで、私たちが文書に書いた失敗モードは、間違ったモデルを選択するよりも、選択したモデルの誤った信頼度として特徴づけられる。 完全コードと1つの注釈付きノートブックを備えた再利用可能な、再登録済みの評価ハーネスをリリースする。

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