生き残るモデルを評価する 有効な意味のある方法
Shi-Ang Qi1, Neeraj Kumar2, Mahtab Farrokh1
1Computing Science, University of Alberta, Edmonton, Canada.
まとめ
検閲されたデータで生存予測モデルを 評価するのは困難です この研究では,検閲された生存データに基づくモデルのパフォーマンスを正確にランク付けする 擬似観察を用いた新しいメトリック,平均絶対誤差を導入しました.
科学分野:
- バイオ統計学
- 機械学習
- データサイエンス
背景:
- 生存予測モデルを評価するには,しばしば平均絶対誤差 (MAE) を使用します.
- テストセットの右側で検閲されたデータは,正確なMAE計算を困難にします.
- 既存のメトリックは,検閲された個人とのモデルのパフォーマンスを信頼性のある方法で評価することはできません.
研究 の 目的:
- 生き残りのデータセットでMAEを推定するための効果的なメトリックを調査し,提案する.
- メトリック評価のための現実的な半合成生存データセットを生成するための新しい方法を導入する.
主な方法:
- 検閲された個人を含む生存データでMAEを推定するための様々な指標を調査した.
- 半合成生存データセットを作成するための新しいアプローチを開発しました.
- 生成されたデータセットを使用して,異なるMAE推定メトリックのパフォーマンスを比較しました.
主要な成果:
- 提案されたメトリック MAEは偽観察を用いて 生存モデルのパフォーマンスを正確にランク付けします
- この新しいメトリックは,真のMAEに近似され,いくつかの代替方法を上回ります.
- 半合成データセットは生存メトリックの評価に有効であることが示されました.
結論:
- 偽観察を用いたMAEは,検閲されたデータによる生存予測モデルを評価するための信頼できる指標です.
- 半合成データ生成のための提案された方法 堅固なメトリックの評価.
- この研究は,検閲の存在下で生存モデルのパフォーマンスを評価するより正確な方法を提供します.
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