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Oct, 2019
使用神经网络进行连续和离散时间的生存预测
Continuous and Discrete-Time Survival Prediction with Neural Networks
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Håvard Kvamme, Ørnulf Borgan
TL;DR
本文提出了一种应用离散时间生存方法进行连续时间生存预测的方法,并探讨了PMF和离散时间风险率的参数化两种神经网络插值方法,并通过真实和模拟数据研究表明离散时间风险率参数化方法略胜一筹。同时,也提出了一种基于假设连续时间风险率是分段恒定的连续时间方法,并发现该方法在生存预测方面与其他方法相比非常有竞争力。
Abstract
Application of
discrete-time survival methods
for
continuous-time survival prediction
is considered. For this purpose, a scheme for discretization of continuous-time data is proposed by considering the
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