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Framingham
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新的训练目标 $\sigma$NB 在临床决策模型上表现不一
研究人员探索了一种名为平滑净收益（$\sigma$NB）的新训练目标，作为机器学习模型传统方法（如伯努利负对数似然（NLL））的替代方案，特别是在临床决策制定背景下。他们使用 Framingham 等数据集和 TabZilla 基准测试，并结合逻辑回归、GAM 和 XGBoost 等模型进行了实验，结果喜忧参半。虽然 $\sigma$NB 在 TabZilla 数据集上的逻辑回归模型中提供了净收益的适度改进，但它并未持续优于 NLL，…
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联邦学习框架经差分隐私验证可用于临床
研究人员已经验证了 FedCVR 框架在真实世界临床环境（特别是心血管数据集）中的联邦学习应用。该框架能够保持临床效用，同时遵守差分隐私标准。研究表明，FedCVR 在保持数据效用方面优于标准的 FedAvg，并在定义的隐私预算下取得了显著的 79.2% 的 F1 分数和 0.96 的 AUC。