OPSurv：用于生存分析的正交多项式求积算法
机器学习
2024-02-06 v1 人工智能
泛函分析
摘要
本文介绍了用于生存分析的正交多项式求积算法（OPSurv），这是一种为生存分析中的单一风险和竞争风险场景提供时间连续函数输出的新方法。OPSurv 利用累积发生函数的初始零条件以及使用正交多项式对概率密度的独特分解，从而能够学习每个风险事件的函数逼近系数，并通过 Gauss--Legendre 求积构造累积发生函数估计。该方法有效对抗了过拟合，特别是在竞争风险场景中，增强了模型的表达能力和控制力。本文进一步详细介绍了 OPSurv 的实证验证和理论证明，突出了其作为竞争风险生存分析领域一项进展的稳健性能。
引用
@article{arxiv.2402.01955,
title = {OPSurv: Orthogonal Polynomials Quadrature Algorithm for Survival Analysis},
author = {Lilian W. Bialokozowicz and Hoang M. Le and Tristan Sylvain and Peter A. I. Forsyth and Vineel Nagisetty and Greg Mori},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.01955},
year = {2024}
}