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Jan, 2024
最优稀疏生存树
Optimal Sparse Survival Trees
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Rui Zhang, Rui Xin, Margo Seltzer, Cynthia Rudin
TL;DR
解释性对于医生、医院、制药公司和生物技术公司来分析和做出决策具有重要意义，而树状方法作为生存分析中广泛采用的方法之一，具有解释性强和捕捉复杂关系能力的优点，但是现有的大多数方法依赖启发式算法来生成生存树模型，存在产生次优模型的风险，本文提出了一种动态规划和界限方法，可以在几秒内找到证明最优稀疏生存树模型。
Abstract
interpretability
is crucial for
doctors
,
hospitals
, pharmaceutical companies and biotechnology corporations to analyze and make decisions
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