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生存模型：适当评分规则与竞争风险下的随机优化
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
生存分析为不完整事件时间数据提供了重要见解。我们提出了一种通用方法，结合预测概率特性和评分规则，通过神经网络实现高效优化，展现出优越的预测性能。
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关键要点
- 生存分析为不完整事件时间数据提供了关键洞察。
- 生存分析是概率机器学习的重要示例。
- 提出了一种通用方法，利用预测的概率特性和评分规则进行模型拟合。
- 建立了不同的参数和非参数子框架，提供灵活性。
- 结合神经网络实现高效和可扩展的优化程序。
- 该方法展现出最先进的预测性能。
- 能够恢复各种参数模型，优化效果与基于似然的方法相当。
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