可解释的心力衰竭风险预测的生存分析

该文介绍了一种新颖的生存分析流程，使用改进的生存堆叠模型将生存分析问题转化为分类问题，并使用 ControlBurn 进行特征选择，最终使用可解释的增强学习机器生成可解释的预测结果。该流程在预测心力衰竭的风险方面实现了最先进的性能，并提供了关于心力衰竭风险因素的有趣且新颖的见解。