Calibration and Uncertainty in Neural Time-to-Event Modeling
Models for predicting the time of a future event are crucial for risk assessment, across a diverse range of applications. Existing time-to-event (survival) models have focused primarily on preserving pairwise ordering of estimated event times (i.e., relative risk). We propose neural time-to-event mo...
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Veröffentlicht in: | IEEE transaction on neural networks and learning systems 2023-04, Vol.34 (4), p.1666-1680 |
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Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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