論文の概要: Making Decisions under Outcome Performativity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01745v2
• Date: Sat, 7 Jan 2023 02:41:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 11:29:28.793375
• Title: Making Decisions under Outcome Performativity
• Title（参考訳）: アウトカム・パフォーマティビティに基づく意思決定
• Authors: Michael P. Kim and Juan C. Perdomo
• Abstract要約: 我々は、新しい最適性の概念、パフォーマンス的全予測を導入する。 性能的全予測器は、最適な決定ルールを同時に符号化する単一の予測器である。 本研究では,性能予測の自然な制約の下で,効率的な性能予測器が存在することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.962472413291803
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Decision-makers often act in response to data-driven predictions, with the goal of achieving favorable outcomes. In such settings, predictions don't passively forecast the future; instead, predictions actively shape the distribution of outcomes they are meant to predict. This performative prediction setting raises new challenges for learning "optimal" decision rules. In particular, existing solution concepts do not address the apparent tension between the goals of forecasting outcomes accurately and steering individuals to achieve desirable outcomes. To contend with this concern, we introduce a new optimality concept -- performative omniprediction -- adapted from the supervised (non-performative) learning setting. A performative omnipredictor is a single predictor that simultaneously encodes the optimal decision rule with respect to many possibly-competing objectives. Our main result demonstrates that efficient performative omnipredictors exist, under a natural restriction of performative prediction, which we call outcome performativity. On a technical level, our results follow by carefully generalizing the notion of outcome indistinguishability to the outcome performative setting. From an appropriate notion of Performative OI, we recover many consequences known to hold in the supervised setting, such as omniprediction and universal adaptability.
• Abstract（参考訳）: 意思決定者は、しばしばデータ駆動予測に反応して行動し、好ましい結果を達成することを目標とする。 このような環境では、予測はパッシブに未来を予測するのではなく、予測が予測する結果の分布を積極的に形作る。 このパフォーマンス予測設定は、"最適な"決定ルールを学ぶための新しい課題を提起する。 特に、既存のソリューションの概念は、成果を正確に予測する目標と、望ましい結果を達成するために個人を操る目標の間の明らかな緊張に対処しない。 そこで本研究では,教師付き(非形式的)学習環境から適応した,新しい最適性概念 (performative omniprediction) を提案する。 実効的全量予測器( performative omnipredictor)は、多くの潜在的な目的に対して最適な決定規則を同時に符号化する単一の予測器である。 本研究の主な成果は,性能予測の自然な制約の下で,効率の良い性能予測器が存在することを示す。 技術的レベルでは、結果は結果実行設定と結果の不一致の概念を慎重に一般化することで追従します。 パーフォーマティブ OI の適切な概念から、全方位法や普遍的適応性といった教師付き設定で成り立つことが知られている多くの結果を取り戻す。

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