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George Panagopoulos
George Panagopoulos
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AI治疗效果估计的评估方法缺乏现实世界相关性
一篇新发表在arXiv上的研究论文，考察了机器学习中治疗效果估计的评估方法。研究人员发现，学术研究中使用的基于反事实结果的指标，与实际应用中关注可观察结果的指标并不一致。此外，在模拟数据集上的性能排名并不能可靠地迁移到真实世界数据。该研究表明，该领域的进展应在传统的反事实方法之外，纳入可观察指标和真实数据验证。
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AI治疗效果估计评估方法不匹配
研究人员发现，用于治疗效果估计的机器学习模型在学术研究和工业实践中的评估方式存在显著脱节。一项新研究表明，在方法学工作中使用的、依赖于反事实结果的指标，与在实际应用中使用的可观察指标并不一致。此外，在标准的半模拟基准测试上的性能排名并不能可靠地迁移到真实数据集上，这表明未来研究需要纳入可观察指标和真实数据验证。