天花板在通道中：临床预测的学习者差距与测量前沿审计
原文标题：The Ceiling Is in the Channel: Auditing Learner Gaps and Measurement Frontiers in Clinical Prediction
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临床预测饱和可能源于学习者未能提取信息或变量记录限制。本文通过学习者差距和测量通道上限分离两者，提出交叉拟合上限估计器。在三个真实队列上验证，良好调优的梯度提升接近估计前沿，而缺陷学习者保留大差距。综合104项临床任务显示跨疾病类别的通道级规律。
- 问题
- 临床预测饱和可能源于学习器未提取信息，也可能源于记录变量本身的上限。
- 方法
- 用学习者差距与测量通道上限分离两者，基于总变差分离给出交叉拟合上限估计器与诊断。
- 结果
- UCI再入院n=99,343、BRFSS糖尿病n=253,680、NHANES HbA1c n=10,219；调优梯度提升接近估计前沿，缺陷学习器保留大差距
- 影响
- 为临床模型提供区分'模型不行'与'数据不行'的审计工具，避免在数据上限处盲目堆模型。
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