risk prediction

A Reproducible Log-Driven AutoML Framework for Interpretable Pipeline Optimization in Healthcare Risk Prediction

Este estudo apresenta yvsoucom-iterkit, um framework AutoML determinístico e orientado por logs para otimização de pipelines interpretáveis na previsão de risco em saúde. Ele permite a análise reprodutível de componentes de pipeline, mostrando que o desempenho é impulsionado por um pequeno subconjunto de elementos interativos como aumento de dados, escolha do modelo e tratamento de desequilíbrio.