論文の概要: Evaluation of Active Feature Acquisition Methods for Time-varying Feature Settings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01530v2
• Date: Thu, 7 Dec 2023 18:47:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-08 11:31:32.418004
• Title: Evaluation of Active Feature Acquisition Methods for Time-varying Feature Settings
• Title（参考訳）: 時間変化特徴設定のためのアクティブ特徴獲得手法の評価
• Authors: Henrik von Kleist, Alireza Zamanian, Ilya Shpitser, Narges Ahmidi
• Abstract要約: 機械学習の手法は、入力機能が無償で利用できると仮定することが多い。 機能の取得が高価または有害な可能性がある医療のような領域では、機能の取得と予測コストのバランスをとる必要がある。 能動的特徴獲得性能評価(AFAPE)の問題点について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.645033437894859
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning methods often assume input features are available at no cost. However, in domains like healthcare, where acquiring features could be expensive or harmful, it is necessary to balance a feature's acquisition cost against its predictive value. The task of training an AI agent to decide which features to acquire is called active feature acquisition (AFA). By deploying an AFA agent, we effectively alter the acquisition strategy and trigger a distribution shift. To safely deploy AFA agents under this distribution shift, we present the problem of active feature acquisition performance evaluation (AFAPE). We examine AFAPE under i) a no direct effect (NDE) assumption, stating that acquisitions don't affect the underlying feature values; and ii) a no unobserved confounding (NUC) assumption, stating that retrospective feature acquisition decisions were only based on observed features. We show that one can apply offline reinforcement learning under the NUC assumption and missing data methods under the NDE assumption. When NUC and NDE hold, we propose a novel semi-offline reinforcement learning framework, which requires a weaker positivity assumption and yields more data-efficient estimators. We introduce three novel estimators: a direct method (DM), an inverse probability weighting (IPW), and a double reinforcement learning (DRL) estimator.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の手法は、入力機能が無償で利用できると仮定することが多い。 しかし、機能の取得が高価または有害な分野である医療のような領域では、機能の取得コストと予測値とのバランスをとる必要がある。 取得する機能を決定するためにAIエージェントを訓練するタスクは、アクティブ機能取得(AFA)と呼ばれる。 AFAエージェントをデプロイすることで,買収戦略を効果的に変更し,流通シフトを引き起こす。 この分散シフトの下でAFAエージェントを安全にデプロイするために、アクティブな特徴取得性能評価(AFAPE)の問題を示す。 AFAPEについて検討する 一 買収が基礎となる特徴値に影響を及ぼさないという直接的効果(NDE)の仮定 二 振り返り特徴取得の決定は、観察された特徴に基づいてのみ行われるという、観測不能な確証(NUC)の仮定。 NUCの仮定ではオフライン強化学習を適用でき、NDEの仮定ではデータ手法が欠落している。 NUC と NDE が成り立つと、より弱い正の仮定を必要とする新しい半オフライン強化学習フレームワークが提案され、よりデータ効率のよい推定器が生成される。 直接法(DM)、逆確率重み付け(IPW)、二重強化学習(DRL)の3つの新しい推定手法を紹介する。

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