論文の概要: On the Impact of Performative Risk Minimization for Binary Random Variables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02331v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 14:06:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:03:52.787897
• Title: On the Impact of Performative Risk Minimization for Binary Random Variables
• Title（参考訳）: 2変数ランダム変数に対する性能的リスク最小化の影響について
• Authors: Nikita Tsoy, Ivan Kirev, Negin Rahimiyazdi, Nikola Konstantinov,
• Abstract要約: 連立確率変数と線形能動シフトを用いた逐次能動リスク最小化問題に対する性能評価について検討した。 完全な情報の場合、PRMソリューションと影響測定の明確な公式を導出する。 我々の分析は、データシフトをモデル化しない代替品とPRMを対比し、PRMが増幅された副作用を持つことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3748750222488657
• License:
• Abstract: Performativity, the phenomenon where outcomes are influenced by predictions, is particularly prevalent in social contexts where individuals strategically respond to a deployed model. In order to preserve the high accuracy of machine learning models under distribution shifts caused by performativity, Perdomo et al. (2020) introduced the concept of performative risk minimization (PRM). While this framework ensures model accuracy, it overlooks the impact of the PRM on the underlying distributions and the predictions of the model. In this paper, we initiate the analysis of the impact of PRM, by studying performativity for a sequential performative risk minimization problem with binary random variables and linear performative shifts. We formulate two natural measures of impact. In the case of full information, where the distribution dynamics are known, we derive explicit formulas for the PRM solution and our impact measures. In the case of partial information, we provide performative-aware statistical estimators, as well as simulations. Our analysis contrasts PRM to alternatives that do not model data shift and indicates that PRM can have amplified side effects compared to such methods.
• Abstract（参考訳）: 適応性(Performativity)は、結果が予測に影響される現象であり、個人が配置されたモデルに戦略的に反応する社会的文脈において特に一般的である。 Perdomo et al (2020)は、分散シフトによる機械学習モデルの高精度性を維持するため、パフォーマンスリスク最小化(PRM)の概念を導入した。 このフレームワークはモデルの精度を保証するが、基礎となる分布とモデルの予測に対するPRMの影響を見落としている。 本稿では,2次確率変数と線形性能シフトを持つ逐次的性能リスク最小化問題に対する性能性について検討し,PRMの影響の分析を開始する。 衝撃の自然な2つの尺度を定式化します。 分布力学が知られているフル情報の場合、PRMソリューションと我々の影響測定の明確な公式を導出する。 部分的な情報の場合、性能を考慮した統計的推定器とシミュレーションを提供する。 我々の分析は、データシフトをモデル化しない代替手法と対比し、これらの手法と比較して、PRMが増幅された副作用を持つことを示す。

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