論文の概要: Designing Decision Support Systems Using Counterfactual Prediction Sets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03928v1
- Date: Tue, 6 Jun 2023 18:00:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-08 17:48:13.294367
- Title: Designing Decision Support Systems Using Counterfactual Prediction Sets
- Title（参考訳）: 対実予測セットを用いた意思決定支援システムの設計
- Authors: Eleni Straitouri and Manuel Gomez Rodriguez
- Abstract要約: 私たちは専門家のモデルを必要としない方法論を開発しています。
我々は大規模な人事研究を行っている。
その結果,専門家の機関レベルを制限する意思決定支援システムは実用的である可能性が示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.93477033094828
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Decision support systems for classification tasks are predominantly designed
to predict the value of the ground truth labels. However, since their
predictions are not perfect, these systems also need to make human experts
understand when and how to use these predictions to update their own
predictions. Unfortunately, this has been proven challenging. In this context,
it has been recently argued that an alternative type of decision support
systems may circumvent this challenge. Rather than providing a single label
prediction, these systems provide a set of label prediction values constructed
using a conformal predictor, namely a prediction set, and forcefully ask
experts to predict a label value from the prediction set. However, the design
and evaluation of these systems have so far relied on stylized expert models,
questioning their promise. In this paper, we revisit the design of this type of
systems from the perspective of online learning and develop a methodology that
does not require, nor assumes, an expert model. Our methodology leverages the
nested structure of the prediction sets provided by any conformal predictor and
a natural counterfactual monotonicity assumption on the experts' predictions
over the prediction sets to achieve an exponential improvement in regret in
comparison with vanilla bandit algorithms. We conduct a large-scale human
subject study ($n = 2{,}751$) to verify our counterfactual monotonicity
assumption and compare our methodology to several competitive baselines. The
results suggest that decision support systems that limit experts' level of
agency may be practical and may offer greater performance than those allowing
experts to always exercise their own agency.
- Abstract（参考訳）: 分類タスクの意思決定支援システムは主に、基底真理ラベルの価値を予測するために設計されている。
しかし、予測が完璧ではないため、これらのシステムは、いつどのように予測を更新するかを人間の専門家に理解させる必要がある。
残念ながら、これは挑戦的だった。
この文脈では最近、代替的な意思決定支援システムがこの課題を回避できるかもしれないと論じられている。
これらのシステムは、単一のラベル予測を提供するのではなく、共形予測器、すなわち予測セットを用いて構築されたラベル予測値セットを提供し、予測セットから専門家にラベル値を予測するよう強制的に要求する。
しかしながら、これらのシステムの設計と評価は、これまでのところ、形式化された専門家モデルに依存しており、彼らの約束に疑問を呈している。
本稿では,オンライン学習の観点から,このタイプのシステムの設計を再考し,専門家モデルを必要としない,あるいは想定しない方法論を開発する。
提案手法は,任意の共形予測器によって提供される予測集合の入れ子構造と,予測集合に対する専門家の予測に対する自然な反事実的単調性仮定を活用し,バニラバンディットアルゴリズムと比較し,後悔の指数関数的改善を実現する。
我々は,偽モノトニック性の仮定を検証し,いくつかの競合ベースラインと比較するために,大規模ヒト被験者研究(n = 2{,}751$)を行う。
その結果、専門家のエージェントレベルを制限する意思決定支援システムは実用的であり、専門家が常にエージェントを行使できるよりも高いパフォーマンスを提供する可能性があることが示唆された。
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