論文の概要: A new perspective on classification: optimally allocating limited resources to uncertain tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.04369v1
• Date: Wed, 9 Feb 2022 10:14:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-10 21:19:38.351268
• Title: A new perspective on classification: optimally allocating limited resources to uncertain tasks
• Title（参考訳）: 分類の新しい展望:不確かなタスクに限られた資源を最適に割り当てる
• Authors: Toon Vanderschueren, Bart Baesens, Tim Verdonck, and Wouter Verbeke
• Abstract要約: 例えば、クレジットカード詐欺検出では、銀行は詐欺捜査チームに少数の取引しか割り当てることができない。 我々は、タスクの不確実性に対処するために分類を使うことは、利用可能な能力を考慮していないため、本質的には最適ではないと論じる。 本稿では,限られた能力しか持たない課題の期待利益を直接最適化することで,ランク付けのための学習を用いた新しいソリューションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.169130102668252
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A central problem in business concerns the optimal allocation of limited resources to a set of available tasks, where the payoff of these tasks is inherently uncertain. In credit card fraud detection, for instance, a bank can only assign a small subset of transactions to their fraud investigations team. Typically, such problems are solved using a classification framework, where the focus is on predicting task outcomes given a set of characteristics. Resources are then allocated to the tasks that are predicted to be the most likely to succeed. However, we argue that using classification to address task uncertainty is inherently suboptimal as it does not take into account the available capacity. Therefore, we first frame the problem as a type of assignment problem. Then, we present a novel solution using learning to rank by directly optimizing the assignment's expected profit given limited, stochastic capacity. This is achieved by optimizing a specific instance of the net discounted cumulative gain, a commonly used class of metrics in learning to rank. Empirically, we demonstrate that our new method achieves higher expected profit and expected precision compared to a classification approach for a wide variety of application areas and data sets. This illustrates the benefit of an integrated approach and of explicitly considering the available resources when learning a predictive model.
• Abstract（参考訳）: ビジネスにおける中心的な問題は、限られたリソースを利用可能な一連のタスクに最適に割り当てることであり、これらのタスクの支払いは本質的に不確実である。 例えば、クレジットカード詐欺検出では、銀行は不正捜査チームにほんの一部しか取引を割り当てることができない。 典型的には、このような問題は分類フレームワークを使って解決され、一連の特徴からタスクの結果を予測することに焦点が当てられる。 リソースは、最も成功する可能性が高いと予測されたタスクに割り当てられる。 しかし,タスクの不確実性に対処するために分類を使うことは,利用可能な能力を考慮していないため,本質的に最適ではない。 そこで我々はまず,この問題を代入問題の一種として捉えた。 次に, 限定的確率的能力が与えられた場合, 割当の期待利益を直接最適化することでランク付けを学習することにより, 新たな解を提案する。 これは、学習において一般的に使用されるメトリクスのクラスである、純割引累積ゲインの特定のインスタンスを最適化することで達成される。 実証的に,本手法は,様々な応用分野やデータセットの分類手法と比較して,高い期待利益と期待精度を達成できることを実証する。 これは統合アプローチの利点を示し、予測モデルを学ぶ際に利用可能なリソースを明確に考慮する。

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