相关研究与后续进展

该工作提出 CleanSurvival，一个基于强化学习（Q-learning）的自动化数据预处理框架，专门面向删失数据的时间到事件（生存分析）模型：它从数据插补、异常值检测与特征提取技术的组合中，为 Cox、随机森林、神经网络或用户自定的时间到事件模型挑选最优预处理流程；在真实数据集基准上，这种基于 Q-learning 的预处理相对简单基线提升了预测表现，运行时间行为依条件而定，并在覆盖最充分的基准单元中最清晰可解释；模拟研究进一步显示其在不同类型与程度的缺失和噪声下均有效。