使用统计模型和机器学习方法预测恢复工作的时间
George Bouliotis1, M Underwood2, R Froud3
1Warwick Clinical Trials Unit, University of Warwick, Coventry, UK.
机器学习模型在回归工作计划中更适合生存分析,但在经典方法上没有显著提高预测准确性. 进一步调整可能会提高机器学习性能.
科学领域:
- 计算统计的计算统计.
- 机器学习应用程序 机器学习应用程序
- 对生存分析的分析.
背景情况:
- 在生存分析中,机器学习 (ML) 优于经典统计模型的优势仍然不清楚,特别是在不成比例的危险的情况下.
- 启发家庭计划为面临复杂问题的家庭提供支持,以促进他们重返工作位.
研究的目的:
- 将传统回归技术的模型性能和预测准确性与ML方法进行比较.
- 利用来自启发家庭计划的数据来评估不同的生存建模策略.
主要方法:
- 将比例危险模型 (Cox,Parmar-Royston) 与ML方法进行比较:生存惩罚回归 (弹性网),生存森林和生存支持矢量机器.
- 利用3161名参与者的61个二进制变量,探索了返回工作时间的预测因素.
主要成果:
- 没有单一的模型显示出明显的优势;整体预测能力低 (一致性指数0.51-0.61).
- 机器学习方法,特别是随机生存森林,与考克斯模型 (0.60) 相比,显示出更好的匹配 (哈雷尔对应指数0.71).
- 确定了关键预测因素:"家庭问题和额外的障碍"",时间限制"",可用的简历"",考虑自雇"和"教育".
结论:
- 生存模型,包括那些处理非线性模型,提供了有价值的见解和系数解释.
- 尽管具有更好的统计适应性,但ML方法并没有产生明显更高的预测能力或准确性.
- 在这种情况下,可能需要进一步优化ML算法,以提高预测能力.
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