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生存分析的可解释预测与特征选择
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出了一种新颖的生存分析流程，通过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风险方面表现出最先进的性能，并提供了有趣且新颖的见解。
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关键要点
- 提出了一种新颖的生存分析流程，能够解释模型预测结果。
- 该流程与最先进的生存模型竞争。
- 通过改进的生存堆叠模型将生存分析问题转化为分类问题。
- 使用 ControlBurn 进行特征选择。
- 采用可解释的增强学习机器生成可解释的预测结果。
- 在大型电子健康记录数据库中预测心力衰竭的风险。
- 该流程实现了最先进的性能，并提供了关于心力衰竭风险因素的新颖见解。
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