structured-learning

QDSP 是一种可解释的结构化学习框架，用于预测极低出生体重婴儿的死亡或脑瘫，集成了配额引导子空间采样和可微决策引导结构感知。在一个真实队列和外部数据集上，它优于 XGBoost、TabNet 和 TabPFN 等基线模型，并识别了临床相关的预测因素，如 cPVL 和出生体重。