論文の概要: Strategic Classification with Randomised Classifiers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01313v1
- Date: Mon, 03 Feb 2025 12:41:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-05 15:03:59.754847
- Title: Strategic Classification with Randomised Classifiers
- Title（参考訳）: ランダム化分類器を用いた戦略分類
- Authors: Jack Geary, Henry Gouk,
- Abstract要約: 戦略的分類の問題は、学習者が戦略的に修正された特徴に基づいてエージェントを分類するモデルを構築する必要がある。
特定の条件下では、最適ランダム化分類器は最適な決定論的分類器よりも精度が高いことを示す。
我々は、ランダム化は、実質的な欠点を導入することなく、実際に直面する可能性のある問題を緩和する可能性があると結論付けている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.732535996238003
- License:
- Abstract: We consider the problem of strategic classification, where a learner must build a model to classify agents based on features that have been strategically modified. Previous work in this area has concentrated on the case when the learner is restricted to deterministic classifiers. In contrast, we perform a theoretical analysis of an extension to this setting that allows the learner to produce a randomised classifier. We show that, under certain conditions, the optimal randomised classifier can achieve better accuracy than the optimal deterministic classifier, but under no conditions can it be worse. When a finite set of training data is available, we show that the excess risk of Strategic Empirical Risk Minimisation over the class of randomised classifiers is bounded in a similar manner as the deterministic case. In both the deterministic and randomised cases, the risk of the classifier produced by the learner converges to that of the corresponding optimal classifier as the volume of available training data grows. Moreover, this convergence happens at the same rate as in the i.i.d. case. Our findings are compared with previous theoretical work analysing the problem of strategic classification. We conclude that randomisation has the potential to alleviate some issues that could be faced in practice without introducing any substantial downsides.
- Abstract（参考訳）: 戦略的分類の問題は、学習者が戦略的に修正された特徴に基づいてエージェントを分類するモデルを構築する必要がある。
この領域の先行研究は、学習者が決定論的分類器に制限された場合に集中している。
対照的に、この設定の拡張に関する理論的解析を行い、学習者がランダム化された分類器を作成できるようにする。
特定の条件下では、最適ランダム化分類器は最適な決定論的分類器よりも精度が良いが、条件がなければより悪くなることを示す。
学習データの有限セットが利用できる場合、ランダム化分類器のクラスに対する戦略的経験的リスク最小化の余剰リスクは決定論的ケースと同様の方法で有界であることを示す。
決定論的かつランダムな場合の両方において、学習者が生成する分類器のリスクは、利用可能なトレーニングデータのボリュームが増加するにつれて、対応する最適分類器のそれと収束する。
さらに、この収束はi.d.の場合と同じ速度で起こる。
本研究は,戦略分類の問題を分析する従来の理論的研究と比較した。
我々は、ランダム化は、実質的な欠点を導入することなく、実際に直面する可能性のある問題を緩和する可能性があると結論付けている。
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