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重新审视健康AI方法学进展的评估方式
研究在统一评估框架下重实现12种新旧算法，并在MIMIC-IV与NWICU两个临床数据集上对比专家设计的临床任务与随机生成任务。结果显示聚合式两两比较在不同任务族与数据集间迁移性强，但临床任务存在更强的任务-方法交互。值得注意的是，新算法并未稳定优于旧方法，梯度提升树配合现代稀疏表示仍极具竞争力。
arXiv cs.LG46 天前
#梯度提升树
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CRISP：面向不平衡表格学习的可扩展重要性分层核心集
针对大规模不平衡表格数据上梯度提升树训练成本高的问题，论文提出 CRISP 方法，按代理模型分数的分位数分层分配负类预算，并用逆倾向权重校正采样偏差。在生产欺诈数据集上减少 95% 负类样本、总训练行数减少 93.2% 时，仍保留全量数据 99.7% 的平均精度。
arXiv cs.LG39 天前