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竞争风险下共形校准何时需要删失权重

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2026年10月7日,arXiv Statistics Machine Learning 发布一手研究《竞争风险下的失效原因预测集:何时需要删失权重?》。研究关注竞争风险标签的 split conformal 预测集在校准时可能因右删失而缺失标签的问题。仿真显示,当 22% 受试者在目标时点无事件时,complete-case 校准在名义 0.900 覆盖率下仅达 0.8723;正确设定的删失模型权重可让覆盖率接近名义水平。论文还给出含删失模型误差惩罚的有限样本覆盖率下界。

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Oct 7, 2026
  1. arXiv · Statistics Machine Learning
    竞争风险下的失效原因预测集:何时需要删失权重?

    竞争风险标签的 split conformal 预测集在校准时可能因右删失而缺失标签。仿真显示,22% 受试者在目标时点无事件时,complete-case 校准在名义 0.900 覆盖率下仅达 0.8723;正确设定的删失模型权重可让覆盖率接近名义水平。论文还给出含删失模型误差惩罚的有限样本覆盖率下界。

Heat trend

Current heat 9·Comparable peak 10(Oct 7)·Comparable change over 24 hours –

02.557.510Oct7Oct7Oct7Oct7

The trend compares only the same participants observed continuously; its range may be smaller than the current heat count. Move or click on the chart to inspect hourly heat; use the left and right arrow keys to switch.