Fugu-MT 論文翻訳(概要): Scoring Rules for Performative Binary Prediction

論文の概要: Scoring Rules for Performative Binary Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.02847v1
Date: Tue, 5 Jul 2022 08:31:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-08 12:50:06.427336
Title: Scoring Rules for Performative Binary Prediction
Title（参考訳）: 実効二進予測のためのスコアリングルール
Authors: Alan Chan
Abstract要約: 理論的および数値的な結果から、適切なスコアリングルールは、専門家に彼らの予測で世界を操作させるインセンティブを与えることができることを示す。また、この問題を回避するための単純なスコアリングルールも構築する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.111790330664657
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We construct a model of expert prediction where predictions can influence the state of the world. Under this model, we show through theoretical and numerical results that proper scoring rules can incentivize experts to manipulate the world with their predictions. We also construct a simple class of scoring rules that avoids this problem.
Abstract（参考訳）: 予測が世界の状況に影響を与えるような,専門家による予測モデルを構築した。このモデルでは、適切なスコアリングルールが専門家に予測で世界を操作するインセンティブを与えるという理論的および数値的な結果を示す。また、この問題を回避するための単純なスコアリングルールも構築する。

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