論文の概要: High-Dimensional Prediction for Sequential Decision Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17651v2
• Date: Fri, 27 Oct 2023 17:59:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-30 10:42:29.433567
• Title: High-Dimensional Prediction for Sequential Decision Making
• Title（参考訳）: シークエンシャル意思決定の高次元予測
• Authors: Georgy Noarov, Ramya Ramalingam, Aaron Roth, Stephan Xie
• Abstract要約: 本研究では,任意の条件付けイベントの収集対象である逆選択された高次元状態の予測を行う問題について検討する。 この問題を解決するための効率的なアルゴリズムと、適切な条件付けイベントを選択することに起因する多くのアプリケーションを提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.684829814477526
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of making predictions of an adversarially chosen high-dimensional state that are unbiased subject to an arbitrary collection of conditioning events, with the goal of tailoring these events to downstream decision makers. We give efficient algorithms for solving this problem, as well as a number of applications that stem from choosing an appropriate set of conditioning events. For example, we can efficiently make predictions targeted at polynomially many decision makers, giving each of them optimal swap regret if they best-respond to our predictions. We generalize this to online combinatorial optimization, where the decision makers have a very large action space, to give the first algorithms offering polynomially many decision makers no regret on polynomially many subsequences that may depend on their actions and the context. We apply these results to get efficient no-subsequence-regret algorithms in extensive-form games (EFGs), yielding a new family of regret guarantees for EFGs that generalizes some existing EFG regret notions, e.g. regret to informed causal deviations, and is generally incomparable to other known such notions. Next, we develop a novel transparent alternative to conformal prediction for building valid online adversarial multiclass prediction sets. We produce class scores that downstream algorithms can use for producing valid-coverage prediction sets, as if these scores were the true conditional class probabilities. We show this implies strong conditional validity guarantees including set-size-conditional and multigroup-fair coverage for polynomially many downstream prediction sets. Moreover, our class scores can be guaranteed to have improved $L_2$ loss, cross-entropy loss, and generally any Bregman loss, compared to any collection of benchmark models, yielding a high-dimensional real-valued version of omniprediction.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,任意のコンディショニングイベントの収集対象とならない,敵対的に選択された高次元状態の予測を,下流の意思決定者に合わせることを目的として行う。 この問題を解決するための効率的なアルゴリズムと、適切なコンディショニングイベントを選択することに起因する多くのアプリケーションを提供します。 例えば、多項式的に多くの意思決定者をターゲットにした予測を効率的に行うことができ、予測に最もよく対応すれば、それぞれが最適なスワップ後悔を与えます。 我々は、意思決定者が非常に大きなアクション空間を持つオンライン組合せ最適化にこれを一般化し、多項式的に多くの意思決定者に提供する最初のアルゴリズムに、そのアクションとコンテキストに依存する可能性のある多項式的部分列を後悔しないようにする。 これらの結果を適用して、広範形式ゲーム(EFG)における効率のよい非逐次回帰アルゴリズム(non-subsequence-regret algorithm)を得るとともに、既存のEFGの後悔概念(例えば、因果偏差に対する後悔)を一般化するEFGに対する新しい遺族を与える。 次に,オンラインで有効な対向的多クラス予測セットを構築するための,コンフォメーション予測の新たな透明な代替手法を開発する。 下流アルゴリズムが有効な被覆予測セットを作成するのに使用できるクラススコアを,そのスコアが真の条件付きクラス確率であるかのように作成する。 これは、多項式に多数存在する下流予測集合に対して、セットサイズ条件付きおよびマルチグループフェアカバレッジを含む強い条件付き妥当性保証を示す。 さらに、我々のクラススコアは、任意のベンチマークモデルと比較すると、$L_2$損失、クロスエントロピー損失、および一般的なブレグマン損失の改善が保証され、高次元の実測値バージョンが得られる。

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