論文の概要: Treatment recommendation with distributional targets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.09717v4
• Date: Tue, 5 Apr 2022 09:52:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 14:44:22.375696
• Title: Treatment recommendation with distributional targets
• Title（参考訳）: 分布目標による治療勧告
• Authors: Anders Bredahl Kock and David Preinerstorfer and Bezirgen Veliyev
• Abstract要約: 実験に基づいて最善を尽くさなければならない意思決定者の課題を考察する。 治療勧告から得られる結果分布の所望性を機能分布特性を用いて測定する。 我々は2つの(近く)最適後悔政策を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of a decision maker who must provide the best possible treatment recommendation based on an experiment. The desirability of the outcome distribution resulting from the policy recommendation is measured through a functional capturing the distributional characteristic that the decision maker is interested in optimizing. This could be, e.g., its inherent inequality, welfare, level of poverty or its distance to a desired outcome distribution. If the functional of interest is not quasi-convex or if there are constraints, the optimal recommendation may be a mixture of treatments. This vastly expands the set of recommendations that must be considered. We characterize the difficulty of the problem by obtaining maximal expected regret lower bounds. Furthermore, we propose two (near) regret-optimal policies. The first policy is static and thus applicable irrespectively of subjects arriving sequentially or not in the course of the experimentation phase. The second policy can utilize that subjects arrive sequentially by successively eliminating inferior treatments and thus spends the sampling effort where it is most needed.
• Abstract（参考訳）: 実験に基づいて最善の治療法を推奨しなければならない意思決定者の問題を考察する。 政策推薦の結果生じる成果分布の望ましさを、意思決定者が最適化に関心を持つ分布特性を機能的に捉えて測定する。 これは、例えば、固有の不平等、福祉、貧困のレベル、または望ましい結果分布との距離などである。 興味の関数が準凸でない場合や制約がある場合、最適な推奨は治療の混合である。 これは考慮すべきレコメンデーションのセットを大幅に拡大します。 我々は,最大残差を低くすることで問題の難しさを特徴づける。 さらに,後悔の最適化策を2つ提案する。 第1の方針は静的であり、実験段階の経過に順次到着するか否かに関わらず適用可能である。 第2の方針は、劣等な治療を順次排除することで被験者が順次到着し、最も必要なサンプリングに費やすというものである。

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