論文の概要: Right Decisions from Wrong Predictions: A Mechanism Design Alternative to Individual Calibration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07476v2
• Date: Tue, 2 Mar 2021 06:03:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-25 07:12:40.076313
• Title: Right Decisions from Wrong Predictions: A Mechanism Design Alternative to Individual Calibration
• Title（参考訳）: 間違った予測からの正しい判断:個別の校正に代わるメカニズム設計
• Authors: Shengjia Zhao, Stefano Ermon
• Abstract要約: 意思決定者は、しばしば不完全な確率予測に頼る必要がある。 本稿では,予測ユーティリティが実際に取得したユーティリティと一致することを保証する補償機構を提案する。 本研究では、乗客が飛行遅延確率に基づいて、個々の旅行計画をどのように確実に最適化できるかを示すアプリケーションを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 107.15813002403905
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Decision makers often need to rely on imperfect probabilistic forecasts. While average performance metrics are typically available, it is difficult to assess the quality of individual forecasts and the corresponding utilities. To convey confidence about individual predictions to decision-makers, we propose a compensation mechanism ensuring that the forecasted utility matches the actually accrued utility. While a naive scheme to compensate decision-makers for prediction errors can be exploited and might not be sustainable in the long run, we propose a mechanism based on fair bets and online learning that provably cannot be exploited. We demonstrate an application showing how passengers could confidently optimize individual travel plans based on flight delay probabilities estimated by an airline.
• Abstract（参考訳）: 意思決定者は、しばしば不完全な確率予測に頼る必要がある。 平均的なパフォーマンス指標は一般的に利用可能であるが、個々の予測と対応するユーティリティの品質を評価するのは難しい。 個人予測の信頼性を意思決定者に伝えるため,予測ユーティリティが実際に取得したユーティリティと一致することを保証する補償機構を提案する。 予測エラーに対する意思決定者の補償策が有効であり、長期的には持続できない可能性がある一方で、公正な賭けやオンライン学習を確実に活用できないメカニズムを提案する。 本研究では、航空会社が推定する飛行遅延確率に基づいて、乗客が個々の旅行計画をどのように確実に最適化できるかを示す。

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