論文の概要: Predicting from Predictions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07331v1
• Date: Mon, 15 Aug 2022 16:57:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-16 13:26:44.040725
• Title: Predicting from Predictions
• Title（参考訳）: 予測から予測する
• Authors: Celestine Mendler-D\"unner, Frances Ding, Yixin Wang
• Abstract要約: 観測データから,結果に対する予測の因果的影響を同定する方法について検討した。 予測から予測する教師あり学習は,特徴,予測,結果の間の伝達可能な機能的関係を見出すことができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.393971232725015
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Predictions about people, such as their expected educational achievement or their credit risk, can be performative and shape the outcome that they aim to predict. Understanding the causal effect of these predictions on the eventual outcomes is crucial for foreseeing the implications of future predictive models and selecting which models to deploy. However, this causal estimation task poses unique challenges: model predictions are usually deterministic functions of input features and highly correlated with outcomes, which can make the causal effects of predictions impossible to disentangle from the direct effect of the covariates. We study this problem through the lens of causal identifiability, and despite the hardness of this problem in full generality, we highlight three natural scenarios where the causal effect of predictions on outcomes can be identified from observational data: randomization in predictions or prediction-based decisions, overparameterization of the predictive model deployed during data collection, and discrete prediction outputs. We show empirically that, under suitable identifiability conditions, standard variants of supervised learning that predict from predictions can find transferable functional relationships between features, predictions, and outcomes, allowing for conclusions about newly deployed prediction models. Our positive results fundamentally rely on model predictions being recorded during data collection, bringing forward the importance of rethinking standard data collection practices to enable progress towards a better understanding of social outcomes and performative feedback loops.
• Abstract（参考訳）: 期待される教育成果や信用リスクなど、人々に関する予測は、実行可能であり、予測を目的とした成果を形作ることができる。 これらの予測が結果に与える因果効果を理解することは、将来の予測モデルの意味を予測し、どのモデルをデプロイするかを選択する上で非常に重要である。 モデル予測は入力特徴の決定論的機能であり、結果と高い相関があるため、予測の因果効果は共変量の直接的な効果と区別できない。 この問題を因果識別可能性のレンズを通して検討し,本問題の完全一般性は困難であるものの,予測と予測に基づく決定のランダム化,データ収集中にデプロイされた予測モデルの過剰パラメータ化,離散予測出力という,観測データから結果に対する予測の因果効果を識別できる3つの自然シナリオに注目した。 適切な識別可能性条件下では、予測から予測する教師付き学習の標準的な変種は、特徴、予測、結果の間の伝達可能な機能的関係を見出すことができ、新たにデプロイされた予測モデルに関する結論が得られることを実証的に示す。 我々の肯定的な結果は、データ収集中に記録されるモデル予測に基本的に依存しており、社会的な成果をよりよく理解し、フィードバックループを実行するための標準データ収集プラクティスを再考することの重要性を推し進めている。

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