論文の概要: Causal Strategic Linear Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.10066v3
• Date: Thu, 25 Aug 2022 07:42:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-29 02:34:53.105572
• Title: Causal Strategic Linear Regression
• Title（参考訳）: Causal Strategic Linear Regression
• Authors: Yonadav Shavit, Benjamin Edelman, Brian Axelrod
• Abstract要約: 信用スコアや学術試験のような多くの予測的な意思決定シナリオでは、意思決定者は、決定ルールを「ゲーム」するためにエージェントの正当性を説明するモデルを構築しなければならない。 私たちは、変更可能な属性の関数として、モデリングエージェントの結果の同時処理に参加します。 3つの異なる意思決定目標を最適化する意思決定ルールを学習するための効率的なアルゴリズムを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.672132510411465
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In many predictive decision-making scenarios, such as credit scoring and academic testing, a decision-maker must construct a model that accounts for agents' propensity to "game" the decision rule by changing their features so as to receive better decisions. Whereas the strategic classification literature has previously assumed that agents' outcomes are not causally affected by their features (and thus that strategic agents' goal is deceiving the decision-maker), we join concurrent work in modeling agents' outcomes as a function of their changeable attributes. As our main contribution, we provide efficient algorithms for learning decision rules that optimize three distinct decision-maker objectives in a realizable linear setting: accurately predicting agents' post-gaming outcomes (prediction risk minimization), incentivizing agents to improve these outcomes (agent outcome maximization), and estimating the coefficients of the true underlying model (parameter estimation). Our algorithms circumvent a hardness result of Miller et al. (2020) by allowing the decision maker to test a sequence of decision rules and observe agents' responses, in effect performing causal interventions through the decision rules.
• Abstract（参考訳）: 信用スコアやアカデミックテストのような多くの予測的な意思決定シナリオでは、意思決定者は、より良い意思決定を受けるために特徴を変更して決定ルールを「ゲーム」するためのエージェントの正当性を説明するモデルを構築しなければならない。 戦略分類文献では,従来,エージェントの成果は,その特徴に因果的に影響されないと仮定していた(したがって,戦略エージェントの目標が意思決定者をだましている)が,同時に,エージェントの成果を変更可能な属性の機能としてモデル化する作業に参加する。 我々の主な貢献として、我々は、エージェントのゲーム後の結果を正確に予測する(予測リスク最小化)、これらの結果を改善するためのエージェントのインセンティブを与える(エージェント結果の最大化)、真の基盤モデル(パラメータ推定)の係数を推定する、3つの異なる意思決定目標を、実現可能な線形環境で最適化するための効率的なアルゴリズムを提供する。 当社のアルゴリズムは,意思決定者が一連の決定ルールをテストし,エージェントの応答を観察し,決定ルールを通じて因果的介入を行うことで,millerら(2020)の困難さを回避している。

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