論文の概要: Regret Bounds and Experimental Design for Estimate-then-Optimize
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15576v1
- Date: Thu, 27 Oct 2022 16:13:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-28 15:15:56.192311
- Title: Regret Bounds and Experimental Design for Estimate-then-Optimize
- Title(参考訳): 最適推定のためのレグレト境界と実験設計
- Authors: Samuel Tan, Peter I. Frazier
- Abstract要約: 実用的なアプリケーションでは、データは見積もりと最適化の2つのステップで決定される。
見積もりステップのエラーは、見積もりを最適化して、サブ最適決定に導くことができる。
我々は、滑らかで制約のない最適化問題に対するこの後悔に縛られた小説を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.340611077939828
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In practical applications, data is used to make decisions in two steps:
estimation and optimization. First, a machine learning model estimates
parameters for a structural model relating decisions to outcomes. Second, a
decision is chosen to optimize the structural model's predicted outcome as if
its parameters were correctly estimated. Due to its flexibility and simple
implementation, this ``estimate-then-optimize'' approach is often used for
data-driven decision-making. Errors in the estimation step can lead
estimate-then-optimize to sub-optimal decisions that result in regret, i.e., a
difference in value between the decision made and the best decision available
with knowledge of the structural model's parameters. We provide a novel bound
on this regret for smooth and unconstrained optimization problems. Using this
bound, in settings where estimated parameters are linear transformations of
sub-Gaussian random vectors, we provide a general procedure for experimental
design to minimize the regret resulting from estimate-then-optimize. We
demonstrate our approach on simple examples and a pandemic control application.
- Abstract(参考訳): 実用的なアプリケーションでは、データは見積もりと最適化の2つのステップで決定される。
まず、機械学習モデルは、決定と結果に関する構造モデルのパラメータを推定する。
第二に、パラメータが正しく推定されたかのように、構造モデルの予測結果の最適化が決定される。
柔軟性とシンプルな実装のため、この ``estimate-then-optimize''' アプローチはデータ駆動の意思決定によく使われる。
推定ステップの誤差は、見積もりを最適化して、後悔をもたらす準最適決定、すなわち、決定と構造モデルのパラメータの知識で得られる最良の決定の値の差に導くことができる。
滑らかで制約のない最適化問題に対するこの後悔に縛られた小説を提供する。
この境界を用いて、推定パラメータがガウス以下のランダムベクトルの線形変換であるような場合、推定列最適化による後悔を最小限に抑えるための実験設計のための一般的な手順を提供する。
簡単な例とパンデミックコントロールアプリケーションについて,我々のアプローチを実証する。
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