論文の概要: Tree Ensembles for Contextual Bandits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06963v1
• Date: Sat, 10 Feb 2024 14:36:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-13 18:18:45.824003
• Title: Tree Ensembles for Contextual Bandits
• Title（参考訳）: コンテキストバンドのためのツリーアンサンブル
• Authors: Hannes Nilsson and Rikard Johansson and Niklas {\AA}kerblom and Morteza Haghir Chehreghani
• Abstract要約: 木アンサンブルに基づくコンテキスト型マルチアームバンディットのための新しいフレームワークを提案する。 本フレームワークでは,アッパー信頼境界法とトンプソンサンプリング法という,広範に使用されている帯域幅法を標準法と設定法の両方で統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.498836880652668
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a novel framework for contextual multi-armed bandits based on tree ensembles. Our framework integrates two widely used bandit methods, Upper Confidence Bound and Thompson Sampling, for both standard and combinatorial settings. We demonstrate the effectiveness of our framework via several experimental studies, employing XGBoost, a popular tree ensemble method. Compared to state-of-the-art methods based on neural networks, our methods exhibit superior performance in terms of both regret minimization and computational runtime, when applied to benchmark datasets and the real-world application of navigation over road networks.
• Abstract（参考訳）: 木アンサンブルに基づくコンテキスト型マルチアームバンディットのための新しいフレームワークを提案する。 本フレームワークは,標準設定と組合せ設定の両方に,アッパー信頼境界とトンプソンサンプリングという2つの広範に使用されている帯域幅法を統合する。 木アンサンブル手法であるXGBoostを応用した実験により,本フレームワークの有効性を実証した。 ニューラルネットワークに基づく最先端手法と比較して,提案手法は,ベンチマークデータセットに適用した場合の,後悔の最小化と計算ランタイムの両方の観点から,優れた性能を示す。

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