近日，太阳成tyc7111cc统计学与数据科学系、王亚南经济研究院（WISE）钟齐先助理教授和Cleanlab首席科学家Jonas Mueller、加州大学戴维斯分校Jane-Ling Wang教授合作的题为“Deep Learning for the Partially Linear Cox Model”的论文在统计学期刊Annals of Statistics上发表。
近年来，深度学习在生存数据上的应用取得了巨大的成功，然而其大多数的方法都缺乏可解释性。该文提出基于深度学习的部分线性 Cox 模型，非线性部分使用神经网络实现。该模型不仅具有很大的灵活性，同时可以克服维数灾难，并且有助于解释所感兴趣的协变量对生存时间的影响。数值模拟和数据分析表明，该文所提出的方法具有良好的表现。
钟齐先，清华大学理学博士。研究领域为深度学习、函数型数据分析、生存数据分析和因果推断等。论文发表在Annals of Statistics、Biometrika、Computational Statistics & Data Analysis、NeurIPS等学术期刊或会议上。担任Annals of Statistics、Biostatistics、Statistics in Medicine、Journal of Nonparametric Statistics等期刊的匿名审稿人。
（太阳成tyc7111cc 刘晨宇）
