通过集成 Brier 分数和一致性指数对集成方法与事件时间分析模型进行实验比较
机器学习
2024-03-13 v1
摘要
事件时间分析是统计学的一个分支，由于其众多的应用领域（如预测性维护、客户流失预测和人口寿命估计），在过去几十年中日益普及。在本文中，我们回顾并比较了多种用于事件时间分析的预测模型的性能。这些模型包括半参数和参数统计模型，以及机器学习方法。我们的研究基于三个数据集，并使用两种不同的评分指标（集成 Brier 分数和一致性指数）进行评估。此外，我们展示了集成方法（令人惊讶的是，它在事件时间分析中尚未得到充分研究）如何提高预测精度并增强预测性能的鲁棒性。最后，我们通过模拟实验结束了分析，在该实验中利用这两种评分指标评估了影响方法性能排名的因素。
引用
@article{arxiv.2403.07460,
title = {Experimental Comparison of Ensemble Methods and Time-to-Event Analysis Models Through Integrated Brier Score and Concordance Index},
author = {Camila Fernandez and Chung Shue Chen and Chen Pierre Gaillard and Alonso Silva},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.07460},
year = {2024}
}