論文の概要: Microfoundation Inference for Strategic Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08998v1
• Date: Wed, 13 Nov 2024 19:37:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 15:24:53.176963
• Title: Microfoundation Inference for Strategic Prediction
• Title（参考訳）: 戦略予測のためのマイクロファウンデーション推論
• Authors: Daniele Bracale, Subha Maity, Felipe Maia Polo, Seamus Somerstep, Moulinath Banerjee, Yuekai Sun,
• Abstract要約: 本稿では,人口に対する予測モデルの長期的影響をカプセル化した分布図の学習手法を提案する。 具体的には,エージェントの応答をコストユーティリティ問題としてモデル化し,そのコストを見積もる。 本稿では,この推定値の収束率と,クレジット・スコアリング・データセットの実証実験による品質評価について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.277259491014163
• License:
• Abstract: Often in prediction tasks, the predictive model itself can influence the distribution of the target variable, a phenomenon termed performative prediction. Generally, this influence stems from strategic actions taken by stakeholders with a vested interest in predictive models. A key challenge that hinders the widespread adaptation of performative prediction in machine learning is that practitioners are generally unaware of the social impacts of their predictions. To address this gap, we propose a methodology for learning the distribution map that encapsulates the long-term impacts of predictive models on the population. Specifically, we model agents' responses as a cost-adjusted utility maximization problem and propose estimates for said cost. Our approach leverages optimal transport to align pre-model exposure (ex ante) and post-model exposure (ex post) distributions. We provide a rate of convergence for this proposed estimate and assess its quality through empirical demonstrations on a credit-scoring dataset.
• Abstract（参考訳）: 予測タスクでは、予測モデル自体が目標変数の分布に影響を与えることがある。 一般的に、この影響は、予測モデルに有利な関心を持つ利害関係者による戦略的行動に由来する。 機械学習におけるパフォーマンス予測の普及を妨げている重要な課題は、実践者が一般的に予測の社会的影響を知らないことである。 このギャップに対処するために,予測モデルの長期的影響をカプセル化した分布マップの学習手法を提案する。 具体的には,コスト調整型ユーティリティ最大化問題としてエージェントの応答をモデル化し,そのコストを見積もる。 提案手法は,プレモデル露光(ex ante)およびポストモデル露光(ex post)分布の整合に最適輸送を利用する。 本稿では,この推定値の収束率と,クレジット・スコアリング・データセットの実証実験による品質評価について述べる。

関連論文リスト

• Deconfounding Time Series Forecasting [1.5967186772129907]
  時系列予測は様々な領域において重要な課題であり、正確な予測は情報的な意思決定を促進する。 従来の予測手法は、しばしば将来の結果を予測するために変数の現在の観測に依存している。 本稿では,過去のデータから得られた潜在的共同設立者の表現を取り入れた予測手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-27T12:45:42Z)
• Performative Prediction on Games and Mechanism Design [69.7933059664256]
  エージェントが過去の正確性に基づいて予測を信頼するかを判断する集団リスクジレンマについて検討する。 予測が集合的な結果を形成するにつれて、社会福祉は関心の指標として自然に現れる。 よりよいトレードオフを実現し、それらをメカニズム設計に使用する方法を示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-09T16:03:44Z)
• Predictive Churn with the Set of Good Models [64.05949860750235]
  近似機械学習モデルの集合に対する競合予測の効果について検討する。 ラーショモン集合内のモデル間の係り受けに関する理論的結果を示す。 当社のアプローチは、コンシューマ向けアプリケーションにおいて、より予測し、削減し、混乱を避けるためにどのように使用できるかを示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-12T16:15:25Z)
• Performative Time-Series Forecasting [71.18553214204978]
  我々は,機械学習の観点から,パフォーマンス時系列予測(PeTS)を定式化する。 本稿では,予測分布シフトに対する遅延応答の概念を活用する新しい手法であるFeature Performative-Shifting(FPS)を提案する。 新型コロナウイルスの複数の時系列モデルと交通予報タスクを用いた総合的な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-09T18:34:29Z)
• Prediction-Oriented Bayesian Active Learning [51.426960808684655]
  予測情報ゲイン(EPIG)は、パラメータではなく予測空間における情報ゲインを測定する。 EPIGは、さまざまなデータセットやモデルにわたるBALDと比較して、予測パフォーマンスが向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-17T10:59:57Z)
• Predicting from Predictions [18.393971232725015]
  観測データから,結果に対する予測の因果的影響を同定する方法について検討した。 予測から予測する教師あり学習は,特徴,予測,結果の間の伝達可能な機能的関係を見出すことができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-15T16:57:02Z)
• Test-time Collective Prediction [73.74982509510961]
  マシンラーニングの複数のパーティは、将来のテストポイントを共同で予測したいと考えています。 エージェントは、すべてのエージェントの集合の集合的な専門知識の恩恵を受けることを望んでいるが、データやモデルパラメータを解放する意思はないかもしれない。 我々は、各エージェントの事前学習モデルを利用して、テスト時に集合的な予測を行う分散型メカニズムを探索する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-22T18:29:58Z)
• Loss Estimators Improve Model Generalization [36.520569284970456]
  予測モデルと並行して損失推定器を訓練し,対照訓練目標を用いて予測の不確実性を直接推定する。 モデル一般化における損失推定器の影響を,その分布データに対する忠実度と,トレーニング中に見つからない分布サンプルや新しいクラスの検出能力の両方の観点から示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-05T16:35:10Z)
• Counterfactual Predictions under Runtime Confounding [74.90756694584839]
  本研究は, 過去のデータからすべての関連要因を抽出した環境で, 事実予測タスクについて検討する。 本稿では,この環境下での対実予測モデル学習のための2次ロバスト手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-30T15:49:05Z)
• Adversarial Attacks on Probabilistic Autoregressive Forecasting Models [7.305979446312823]
  我々は、単一値の列ではなく確率分布の列を出力するニューラルネットワークに対する効果的な逆攻撃を生成する。 提案手法は,2つの課題において,入力摂動の少ない攻撃を効果的に生成できることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-08T13:08:34Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。