論文の概要: Learning Decisions Offline from Censored Observations with ε-insensitive Operational Costs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07305v1
• Date: Wed, 14 Aug 2024 05:44:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-15 14:13:57.305927
• Title: Learning Decisions Offline from Censored Observations with ε-insensitive Operational Costs
• Title（参考訳）: ε非感受性操作コストによるセンサ観測からのオフライン学習
• Authors: Minxia Chen, Ke Fu, Teng Huang, Miao Bai,
• Abstract要約: 我々は、オフラインのデータ駆動方式で、保護されていない検閲に対処するために、エプシロンに敏感な運用コストを設計し、活用する。 線形回帰(LR)モデルとニューラルネットワーク(NN)を含む2つの代表的なMLモデルを訓練する。 理論結果は,LR-epsilonNVC,LR-epsilonNVC-R,NN-epsilonNVCの安定性と学習性を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7249361224827533
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Many important managerial decisions are made based on censored observations. Making decisions without adequately handling the censoring leads to inferior outcomes. We investigate the data-driven decision-making problem with an offline dataset containing the feature data and the censored historical data of the variable of interest without the censoring indicators. Without assuming the underlying distribution, we design and leverage {\epsilon}-insensitive operational costs to deal with the unobserved censoring in an offline data-driven fashion. We demonstrate the customization of the {\epsilon}-insensitive operational costs for a newsvendor problem and use such costs to train two representative ML models, including linear regression (LR) models and neural networks (NNs). We derive tight generalization bounds for the custom LR model without regularization (LR-{\epsilon}NVC) and with regularization (LR-{\epsilon}NVC-R), and a high-probability generalization bound for the custom NN (NN-{\epsilon}NVC) trained by stochastic gradient descent. The theoretical results reveal the stability and learnability of LR-{\epsilon}NVC, LR-{\epsilon}NVC-R and NN-{\epsilon}NVC. We conduct extensive numerical experiments to compare LR-{\epsilon}NVC-R and NN-{\epsilon}NVC with two existing approaches, estimate-as-solution (EAS) and integrated estimation and optimization (IEO). The results show that LR-{\epsilon}NVC-R and NN-{\epsilon}NVC outperform both EAS and IEO, with maximum cost savings up to 14.40% and 12.21% compared to the lowest cost generated by the two existing approaches. In addition, LR-{\epsilon}NVC-R's and NN-{\epsilon}NVC's order quantities are statistically significantly closer to the optimal solutions should the underlying distribution be known.
• Abstract（参考訳）: 多くの重要な管理上の決定は検閲された観察に基づいてなされる。 検閲を適切に扱わずに決定を下すと、結果は劣る。 本研究では、特徴データを含むオフラインデータセットと、興味のある変数の検閲履歴データによるデータ駆動決定問題について、検閲指標を使わずに検討する。 基礎となるディストリビューションを仮定せずに、オフラインのデータ駆動方式で、観測されていない検閲に対処するために、不感な運用コストを設計し、活用します。 本稿では,ニュースベンダ問題に対する不感な運用コストのカスタマイズを実演し,線形回帰(LR)モデルとニューラルネットワーク(NN)を含む2つの代表的なMLモデルをトレーニングするために,そのようなコストを使用する。 我々は、正規化のないカスタムLRモデル(LR-{\epsilon}NVC)と正規化(LR-{\epsilon}NVC-R)の厳密な一般化バウンダリと、確率勾配勾配で訓練されたカスタムNN(NN-{\epsilon}NVC)の高確率一般化バウンダリを導出した。 理論結果は, LR-{\epsilon}NVC, LR-{\epsilon}NVC-R, NN-{\epsilon}NVCの安定性と学習性を明らかにする。 我々は、LR-{\epsilon}NVC-RとNN-{\epsilon}NVCを、推定解法(EAS)と統合推定最適化(IEO)の2つの既存手法と比較するために、広範な数値実験を行った。 その結果, LR-{\epsilon}NVC-R とNN-{\epsilon}NVC は EAS と IEO のどちらよりも優れており, 既存の2つのアプローチの最低コストに比べて最大14.40% と 12.21% のコスト削減が可能であった。 さらに、LR-{\epsilon}NVC-R'sとNN-{\epsilon}NVCの位数は、基礎となる分布が知られている場合、最適解に統計的にかなり近い。

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