論文の概要: Addressing Distribution Shift in RTB Markets via Exponential Tilting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07424v2
• Date: Sat, 17 Aug 2024 15:43:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 04:26:45.172766
• Title: Addressing Distribution Shift in RTB Markets via Exponential Tilting
• Title（参考訳）: 指数ティルティングによるRTB市場における流通変化への対応
• Authors: Minji Kim, Seong Jin Lee, Bumsik Kim,
• Abstract要約: 機械学習アプリケーションでは、トレーニングとターゲット環境の間の分散シフトによって、モデルパフォーマンスが大幅に低下する可能性がある。 本研究では,このシフトがリアルタイム入札(RTB)市場コンテキストにおけるバイナリ分類モデルに与える影響について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.565404256571694
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In machine learning applications, distribution shifts between training and target environments can lead to significant drops in model performance. This study investigates the impact of such shifts on binary classification models within the Real-Time Bidding (RTB) market context, where selection bias contributes to these shifts. To address this challenge, we apply the Exponential Tilt Reweighting Alignment (ExTRA) algorithm, proposed by Maity et al. (2023). This algorithm estimates importance weights for the empirical risk by considering both covariate and label distributions, without requiring target label information, by assuming a specific weight structure. The goal of this study is to estimate weights that correct for the distribution shifts in RTB model and to evaluate the efficiency of the proposed model using simulated real-world data.
• Abstract（参考訳）: 機械学習アプリケーションでは、トレーニングとターゲット環境の間の分散シフトによって、モデルパフォーマンスが大幅に低下する可能性がある。 本研究では、選択バイアスがこれらのシフトに寄与する実時間入札(RTB)市場コンテキストにおいて、そのようなシフトが二項分類モデルに与える影響について検討する。 この課題に対処するため,Maity et al (2023) の提案した Exponential Tilt Reweighting Alignment (ExTRA) アルゴリズムを適用した。 本アルゴリズムは,特定の重み構造を仮定することにより,ラベル情報を必要としない共変量分布とラベル分布の両方を考慮することにより,経験的リスクに対する重みを推定する。 本研究の目的は,RTBモデルの分布変化を補正する重みを推定し,実世界のシミュレーションデータを用いて提案モデルの有効性を評価することである。

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