論文の概要: Off-Policy Evaluation with Policy-Dependent Optimization Response

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.12958v1
• Date: Fri, 25 Feb 2022 20:25:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-01 16:31:55.763890
• Title: Off-Policy Evaluation with Policy-Dependent Optimization Response
• Title（参考訳）: 政策依存型最適化応答を用いたオフポリティ評価
• Authors: Wenshuo Guo, Michael I. Jordan, Angela Zhou
• Abstract要約: 我々は,テキスト政治に依存した線形最適化応答を用いた非政治評価のための新しいフレームワークを開発した。 摂動法による政策依存推定のための非バイアス推定器を構築する。 因果介入を最適化するための一般的なアルゴリズムを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.28758112893054
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The intersection of causal inference and machine learning for decision-making is rapidly expanding, but the default decision criterion remains an \textit{average} of individual causal outcomes across a population. In practice, various operational restrictions ensure that a decision-maker's utility is not realized as an \textit{average} but rather as an \textit{output} of a downstream decision-making problem (such as matching, assignment, network flow, minimizing predictive risk). In this work, we develop a new framework for off-policy evaluation with a \textit{policy-dependent} linear optimization response: causal outcomes introduce stochasticity in objective function coefficients. In this framework, a decision-maker's utility depends on the policy-dependent optimization, which introduces a fundamental challenge of \textit{optimization} bias even for the case of policy evaluation. We construct unbiased estimators for the policy-dependent estimand by a perturbation method. We also discuss the asymptotic variance properties for a set of plug-in regression estimators adjusted to be compatible with that perturbation method. Lastly, attaining unbiased policy evaluation allows for policy optimization, and we provide a general algorithm for optimizing causal interventions. We corroborate our theoretical results with numerical simulations.
• Abstract（参考訳）: 因果推論と意思決定のための機械学習の交点が急速に拡大しているが、デフォルトの決定基準は、人口全体にわたる個々の因果結果の \textit{average} のままである。 実際には、さまざまな運用上の制限により、意思決定者のユーティリティが、下流の意思決定問題(マッチング、代入、ネットワークフロー、予測リスクの最小化など)の \textit{average} として実現されることが保証される。 本研究では, 目的関数係数に確率性を導入する因果的結果について, \textit{policy-dependent} 線形最適化応答を用いて, オフポリシー評価のための新しいフレームワークを開発した。 このフレームワークでは、意思決定者のユーティリティはポリシー依存の最適化に依存しており、ポリシー評価の場合でさえ、 \textit{optimization} バイアスの根本的な挑戦をもたらす。 摂動法による政策依存推定のための非バイアス推定器を構築する。 また、この摂動法に適合するように調整された一連のプラグイン回帰推定器の漸近変動特性についても論じる。 最後に、不偏ポリシー評価を達成することで、政策最適化が可能となり、因果的介入を最適化するための一般的なアルゴリズムを提供する。 我々は数値シミュレーションで理論結果を裏付ける。

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