論文の概要: Offline Policy Evaluation with Out-of-Sample Guarantees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08649v1
• Date: Fri, 20 Jan 2023 15:56:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-23 13:03:28.504038
• Title: Offline Policy Evaluation with Out-of-Sample Guarantees
• Title（参考訳）: アウトオブサンプル保証によるオフライン政策評価
• Authors: Sofia Ek, Dave Zachariah
• Abstract要約: 過去の観測データを用いて意思決定ポリシーの性能を評価することの問題点を考察する。 本研究では,損失分布全体を評価する有限サンプルカバレッジ保証を用いて,そのような推論を描画可能であることを示す。 この評価法は、明示された信頼可能なモデル仮定の範囲で観測データを用いてポリシーの性能を認証するために用いられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.569322713960494
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of evaluating the performance of a decision policy using past observational data. The outcome of a policy is measured in terms of a loss or disutility (or negative reward) and the problem is to draw valid inferences about the out-of-sample loss of the specified policy when the past data is observed under a, possibly unknown, policy. Using a sample-splitting method, we show that it is possible to draw such inferences with finite-sample coverage guarantees that evaluate the entire loss distribution. Importantly, the method takes into account model misspecifications of the past policy -- including unmeasured confounding. The evaluation method can be used to certify the performance of a policy using observational data under an explicitly specified range of credible model assumptions.
• Abstract（参考訳）: 過去の観測データを用いた意思決定ポリシーの性能評価の問題点を考察する。 政策の結果は、損失または不使用(または負の報酬)の観点から測定され、問題は、過去のデータが、おそらく未知のポリシーの下で観察されたときに、指定された政策のサンプル外損失に関する有効な推論を引き出すことである。 サンプルスプリッティング法を用いて,損失分布全体の評価を行う有限サンプルカバレッジ保証により,そのような推論を描画可能であることを示す。 重要なのは、この手法が過去のポリシーのモデルの誤定義を考慮に入れることだ。 この評価方法は、明確に指定されたモデル仮定の範囲の観測データを用いてポリシーの性能を検証するために使用できる。

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