FinSurvival: A Suite of Large Scale Survival Modeling Tasks from Finance
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摘要
本论文发布了FinSurvival，一个基于去中心化金融（DeFi）平台Aave的大规模生存分析任务集合，含16个不同交易事件对，总计近770万条记录与128维特征。通过时间到事件建模和基于限制均生存时间（RMST）的分类任务，比较了多种传统及深度学习生存模型与分类模型的表现，揭示了DeFi数据的高维、强删失特点及模型建模难度，XGBoost和AFT表现最佳，深度学习尚有提升空间，提供了金融领域生存分析模型的新基准 [page::0][page::1][page::5][page::8][page::9][page::13]。
