論文の概要: RISE: Robust Individualized Decision Learning with Sensitive Variables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.06569v1
• Date: Sat, 12 Nov 2022 04:31:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 17:03:38.230758
• Title: RISE: Robust Individualized Decision Learning with Sensitive Variables
• Title（参考訳）: RISE: 敏感な変数を用いたロバスト個別決定学習
• Authors: Xiaoqing Tan, Zhengling Qi, Christopher W. Seymour, Lu Tang
• Abstract要約: 素直なベースラインは、決定規則を学習する際の繊細な変数を無視し、重大な不確実性と偏見をもたらすことである。 本稿では、オフライントレーニング中に機密変数を組み込む決定学習フレームワークを提案するが、モデル展開中に学習された決定ルールの入力には含まない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5293427903448025
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces RISE, a robust individualized decision learning framework with sensitive variables, where sensitive variables are collectible data and important to the intervention decision, but their inclusion in decision making is prohibited due to reasons such as delayed availability or fairness concerns. A naive baseline is to ignore these sensitive variables in learning decision rules, leading to significant uncertainty and bias. To address this, we propose a decision learning framework to incorporate sensitive variables during offline training but not include them in the input of the learned decision rule during model deployment. Specifically, from a causal perspective, the proposed framework intends to improve the worst-case outcomes of individuals caused by sensitive variables that are unavailable at the time of decision. Unlike most existing literature that uses mean-optimal objectives, we propose a robust learning framework by finding a newly defined quantile- or infimum-optimal decision rule. The reliable performance of the proposed method is demonstrated through synthetic experiments and three real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,センシティブな変数が収集可能なデータであり,介入決定に重要である,敏感な変数を持つ,堅牢な個別化決定学習フレームワークであるriseを紹介する。 ナイーブなベースラインは、決定ルールの学習においてこれらのセンシティブな変数を無視することであり、重大な不確実性とバイアスをもたらす。 そこで本研究では,オフライントレーニング中にセンシティブな変数を取り入れつつ,モデル展開時に学習した決定ルールの入力に含めない決定学習フレームワークを提案する。 具体的には、因果的観点からは、決定時に利用できない敏感な変数によって引き起こされる個人の最悪の結果を改善することを目的としている。 平均最適目的を用いた既存の文献と異なり、新しく定義された分位または不フィムの最適決定規則を見つけることによって、堅牢な学習フレームワークを提案する。 提案手法の信頼性は, 合成実験と実世界の3つの応用により実証された。

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