論文の概要: Policy Learning with Asymmetric Counterfactual Utilities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10479v3
• Date: Tue, 28 Nov 2023 16:23:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 17:39:08.740113
• Title: Policy Learning with Asymmetric Counterfactual Utilities
• Title（参考訳）: 非対称相反効用による政策学習
• Authors: Eli Ben-Michael and Kosuke Imai and Zhichao Jiang
• Abstract要約: 非対称対実効関数を用いた最適政策学習について検討する。 最大電力損失を最小にすることで、最小限の決定ルールを導出する。 中間分類問題を解くことにより、観測データから最小損失決定ルールを学習できることが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6138671548064356
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data-driven decision making plays an important role even in high stakes settings like medicine and public policy. Learning optimal policies from observed data requires a careful formulation of the utility function whose expected value is maximized across a population. Although researchers typically use utilities that depend on observed outcomes alone, in many settings the decision maker's utility function is more properly characterized by the joint set of potential outcomes under all actions. For example, the Hippocratic principle to "do no harm" implies that the cost of causing death to a patient who would otherwise survive without treatment is greater than the cost of forgoing life-saving treatment. We consider optimal policy learning with asymmetric counterfactual utility functions of this form that consider the joint set of potential outcomes. We show that asymmetric counterfactual utilities lead to an unidentifiable expected utility function, and so we first partially identify it. Drawing on statistical decision theory, we then derive minimax decision rules by minimizing the maximum expected utility loss relative to different alternative policies. We show that one can learn minimax loss decision rules from observed data by solving intermediate classification problems, and establish that the finite sample excess expected utility loss of this procedure is bounded by the regret of these intermediate classifiers. We apply this conceptual framework and methodology to the decision about whether or not to use right heart catheterization for patients with possible pulmonary hypertension.
• Abstract（参考訳）: データ駆動意思決定は、医療や公共政策のような高リスク設定においても重要な役割を果たす。 観測データから最適政策を学ぶには、人口間で期待値が最大化される効用関数を慎重に定式化する必要がある。 研究者は通常、観察結果のみに依存するユーティリティを使用するが、多くの環境では、意思決定者のユーティリティ機能は、すべてのアクションの下での潜在的な結果の共同セットによってより適切に特徴付けられる。 例えば、「害を及ぼさない」というヒポクラテスの原則は、治療なしで生き残る患者に死をもたらすコストが、救命治療の費用よりも大きいことを意味する。 本稿では,この形態の非対称対実効関数を用いた最適政策学習について考察する。 非対称な反ファクト的ユーティリティが期待できないユーティリティ機能につながることを示すので、まずそれを部分的に同定する。 統計的決定理論に基づき、異なる代替政策に対する最大公益損失を最小化することにより、ミニマックス決定規則を導出する。 中間分類問題を解くことにより、観測データから最小損失決定ルールを学習できることを示し、これらの中間分類器の後悔によって、この手順の有限サンプル過剰な実用的損失が有界であることを示す。 この概念的枠組みと方法論を,肺高血圧の可能性を秘めた患者に対して,右心カテーテルを使用すべきか否かの判断に応用する。

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