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使用异构现实世界生存数据开发联邦时间事件评分
我们提出了一个用于多个医疗数据所有者之间协作构建联邦评分系统的新框架，旨在确保隐私和通信效率，并在应用于新加坡和美国的急诊科的异质生存数据时证明了其更好的性能。
PDF4 months ago
基于对抗强化学习的逆向经验攻击时间相关评分系统
我们提出了一种创新的框架，从预设的经验标准出发，通过对抗性学习问题训练，学习出一个适应攻击行为迹象的得分函数，以提高得分系统的鲁棒性。通过在共享计算资源平台和金融信用系统上进行的大量实验证明了我们提出的框架的有效性。
PDF8 months ago
用于优化医学评分系统的超稀疏线性整数模型
本文提出了一种新的数据驱动评分系统方法，称为超稀疏线性整数模型 (SLIM)，通过求解一个整数编程问题，直接编码精确度和稀疏度的度量，限制系数为互质整数，且能够无缝地包含一系列相关操作约束，从而能够创造高度定制的模型。
PDF9 years ago
可解释分类的超稀疏线性整数模型
本文介绍了一种名为 Supersparse Linear Integer Model 的分类模型，可以用于创建精准、可解释的评分系统，主要应用于医学和犯罪学领域，并通过数值试验表明其较之基于数值的分类模型具有更高的精度和稀疏度。
PDF11 years ago