論文の概要: The foundations of cost-sensitive causal classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.12582v6
• Date: Fri, 16 May 2025 14:01:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 17:06:23.509337
• Title: The foundations of cost-sensitive causal classification
• Title（参考訳）: コスト感受性因果分類の基礎
• Authors: Wouter Verbeke, Diego Olaya, Jeroen Berrevoets, Sam Verboven, Sebastián Maldonado,
• Abstract要約: 本研究は,統一評価フレームワークの試作により,コスト感受性と因果分類を統合した。 本研究は,従来の分類が,パフォーマンス指標の範囲における因果分類の特定の事例であることを示す。 提案手法は,コスト依存型因果学習手法の開発への道を開くものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.356249131624029
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Classification is a well-studied machine learning task which concerns the assignment of instances to a set of outcomes. Classification models support the optimization of managerial decision-making across a variety of operational business processes. For instance, customer churn prediction models are adopted to increase the efficiency of retention campaigns by optimizing the selection of customers that are to be targeted. Cost-sensitive and causal classification methods have independently been proposed to improve the performance of classification models. The former considers the benefits and costs of correct and incorrect classifications, such as the benefit of a retained customer, whereas the latter estimates the causal effect of an action, such as a retention campaign, on the outcome of interest. This study integrates cost-sensitive and causal classification by elaborating a unifying evaluation framework. The framework encompasses a range of existing and novel performance measures for evaluating both causal and conventional classification models in a cost-sensitive as well as a cost-insensitive manner. We proof that conventional classification is a specific case of causal classification in terms of a range of performance measures when the number of actions is equal to one. The framework is shown to instantiate to application-specific cost-sensitive performance measures that have been recently proposed for evaluating customer retention and response uplift models, and allows to maximize profitability when adopting a causal classification model for optimizing decision-making. The proposed framework paves the way toward the development of cost-sensitive causal learning methods and opens a range of opportunities for improving data-driven business decision-making.
• Abstract（参考訳）: 分類は、一連の結果に対するインスタンスの割り当てに関する、よく研究された機械学習タスクである。 分類モデルは、さまざまな運用ビジネスプロセスにわたる管理上の意思決定の最適化をサポートする。 例えば、ターゲットとなる顧客の選択を最適化することで、リテンションキャンペーンの効率を高めるために、顧客チャーン予測モデルが採用されている。 コスト感受性および因果分類法は独立に, 分類モデルの性能向上のために提案されている。 前者は、顧客の利益のような正当で不正な分類の利点とコストを考慮し、後者は、保持キャンペーンのような行動の因果効果が利害関係の結果に与える影響を推定する。 本研究は,統一評価フレームワークの試作により,コスト感受性と因果分類を統合した。 このフレームワークは、因果分類モデルと従来の分類モデルの両方を、コストに敏感かつコストに敏感な方法で評価するための、既存のおよび新しいパフォーマンス指標を含む。 我々は,従来の分類が,行動回数が1に等しい場合に,パフォーマンス指標の範囲において,因果分類の特定の事例であることを証明した。 このフレームワークは、顧客の維持と対応強化モデルを評価するために最近提案されたアプリケーション固有のコスト依存パフォーマンス対策をインスタンス化し、意思決定を最適化するための因果分類モデルを採用する際の利益率を最大化することができる。 提案フレームワークは,コスト依存型因果学習手法の開発に向けての道を開くとともに,データ駆動型ビジネス意思決定を改善するための幅広い機会を開放する。

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