time-to-event prediction | BriefGPT

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基于高斯随机模糊数的证据时间事件预测模型
我们引入了一种基于证据的模型，用于预测具有被审查数据的事件发生时间。该模型使用高斯随机模糊数量来量化事件时间的不确定性，这是一种新引入的与信任函数相关的实数随机模糊子集族，可以推广高斯随机变量和高斯可能性分布。我们的方法对于底层事件发生时间
PDF19 days ago
利用基于地理位置的公共卫生特征进行生存分析
本研究提出一种改进的生存分析模型，它在输入特征中包括公共卫生统计数据，通过在美国的癌症发病率数据集中试验表明，包括地理位置的公共卫生数据可以显著提高预测性能。
PDFa year ago
深度生存机器：有竞争风险的被审查数据的完全参数生存回归和表征学习
本文介绍一种新的参数方法来评估具有截尾数据的时间事件预测问题中的相对风险，通过联合学习输入协变量的深度非线性表示，我们展示了我们的方法在多个不同程度的截尾实际世界数据集上估算生存风险的优势，并证明我们的模型在竞争风险情景中的优势。据我们所知
PDF4 years ago
使用神经网络和 Cox 回归进行时间至事件预测
本文提出了将神经网络与 Cox 比例风险模型相结合进行时间到事件预测的新方法。基于嵌套病例对照研究的方法学，提出了良好的损失函数，能够适用于大型数据集，能够拟合比例和不比例的 Cox 模型扩展，并在实际数据集上表现出非常强的竞争力。
PDF5 years ago