論文の概要: Tree Ensembles for Contextual Bandits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06963v3
• Date: Fri, 01 Nov 2024 11:46:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-04 14:33:45.398208
• 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, Rikard Johansson, Niklas Åkerblom, 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。 この枠組みの一環として,木組予測の不確かさを推定する新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9623902973073375
• License:
• Abstract: We propose a new framework for contextual multi-armed bandits based on tree ensembles. Our framework adapts two widely used bandit methods, Upper Confidence Bound and Thompson Sampling, for both standard and combinatorial settings. As part of this framework, we propose a novel method of estimating the uncertainty in tree ensemble predictions. We further demonstrate the effectiveness of our framework via several experimental studies, employing XGBoost and random forests, two popular tree ensemble methods. Compared to state-of-the-art methods based on decision trees and 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。 我々のフレームワークは、標準設定と組合せ設定の両方に広く使われている2つの帯域幅法、アッパー信頼境界法とトンプソンサンプリングを適用している。 この枠組みの一環として,木組予測の不確かさを推定する新しい手法を提案する。 我々はさらに,XGBoostとランダム林,2つの人気の樹木アンサンブル手法を用いて,いくつかの実験的研究を通じて,我々のフレームワークの有効性を実証した。 提案手法は,決定木やニューラルネットワークに基づく最先端の手法と比較して,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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