論文の概要: Safe Policy Learning through Extrapolation: Application to Pre-trial Risk Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.11679v1
• Date: Wed, 22 Sep 2021 00:52:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-28 07:18:12.689182
• Title: Safe Policy Learning through Extrapolation: Application to Pre-trial Risk Assessment
• Title（参考訳）: 補間による安全政策学習--裁判前リスクアセスメントへの応用
• Authors: Eli Ben-Michael, D. James Greiner, Kosuke Imai, Zhichao Jiang
• Abstract要約: 我々は,政策の期待された効用を部分的に識別する頑健な最適化手法を開発し,その上で最適な政策を見出す。 このアプローチを、アルゴリズムレコメンデーションの助けを借りて人間が決定する、一般的で重要な設定にまで拡張する。 我々は,既存のリスク評価機器の透明性と解釈可能性を維持する新たな分類・勧告ルールを導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Algorithmic recommendations and decisions have become ubiquitous in today's society. Many of these and other data-driven policies are based on known, deterministic rules to ensure their transparency and interpretability. This is especially true when such policies are used for public policy decision-making. For example, algorithmic pre-trial risk assessments, which serve as our motivating application, provide relatively simple, deterministic classification scores and recommendations to help judges make release decisions. Unfortunately, existing methods for policy learning are not applicable because they require existing policies to be stochastic rather than deterministic. We develop a robust optimization approach that partially identifies the expected utility of a policy, and then finds an optimal policy by minimizing the worst-case regret. The resulting policy is conservative but has a statistical safety guarantee, allowing the policy-maker to limit the probability of producing a worse outcome than the existing policy. We extend this approach to common and important settings where humans make decisions with the aid of algorithmic recommendations. Lastly, we apply the proposed methodology to a unique field experiment on pre-trial risk assessments. We derive new classification and recommendation rules that retain the transparency and interpretability of the existing risk assessment instrument while potentially leading to better overall outcomes at a lower cost.
• Abstract（参考訳）: アルゴリズムによる推薦と決定は今日の社会では至るところで行われている。 これらのデータ駆動ポリシーの多くは、その透明性と解釈可能性を保証するための既知の決定論的ルールに基づいている。 このような政策が公共政策決定に使用される場合、これは特に当てはまる。 例えば、私たちのモチベーションアプリケーションとして機能するアルゴリズムによる裁判前リスクアセスメントは、比較的単純で決定論的な分類スコアと、裁判官がリリース決定を行うのに役立つ推奨を提供する。 残念ながら、既存の政策学習方法は、決定論的ではなく確率的であるために適用できない。 本稿では,政策の実用性を部分的に識別する頑健な最適化手法を開発し,最悪の場合の後悔を最小限に抑えて最適な政策を見出す。 結果として得られる政策は保守的であるが、統計上の安全保証があり、政策立案者は既存の政策よりも悪い結果をもたらす確率を制限することができる。 私たちはこのアプローチを、人間がアルゴリズムによる推奨によって意思決定を行う、一般的で重要な設定に拡張します。 最後に,提案手法を臨床前リスク評価に関するユニークなフィールド実験に適用する。 我々は,既存のリスクアセスメント機器の透明性と解釈性を維持しつつ,より低いコストで全体の結果を改善する新たな分類と推奨ルールを導出する。

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