Survival analysis for multiway data

Modèle de durée pour données multivoie

Alfred Baroulier , Mehdi Douch (1) , Paul Messinesi (1) , Laurent Le Brusquet (2) , Gisela Lechuga (2) , Arthur Tenenhaus (2)

1 CentraleSupélec
2 L2S - Laboratoire des signaux et systèmes

In this paper, we present a multiway extension of Cox proportional hazards model (Multiway Cox). Multi-way data refers to the case where several modalities of the same variable have been collected for each individual. The approach consists in imposing a tensor-like structure to the weight coefficients echoing the structure of the multi-way data set. This approach reduces the number of coefficients to estimate and limits overfitting issues. The proposed procedure is evaluated and validated on simulated data.

Cet article étend le modèle de Cox au cas des données multivoie, c'est-à-dire aux données où chaque individu est décrit par plusieurs modalités de la même covariable. Imposer aux coefficients de régression une structure tensorielle identique à celle des données permet d'une part de restreindre le nombre de coefficients à estimer et donc la complexité calculatoire et d'autre part d'éviter le phénomène de sur-apprentissage. Cette nouvelle approche est évaluée et validée sur données simulées.

Mots clés: Survival Analysis; Multiway data set; Cox proportional hazards model; survival analysis

Mots clés: données multivoie.; Modèle de survie; modèle de Cox

Domaines: Machine Learning [stat.ML]; Applications [stat.AP]; Méthodologie [stat.ME]

Alfred Baroulier, Mehdi Douch, Paul Messinesi, Laurent Le Brusquet, Gisela Lechuga, et al.. Modèle de durée pour données multivoie. 49émes Journées de Statistique, May 2017, Avignon, France. ⟨hal-01474989⟩