論文の概要: Decision-aware training of spatiotemporal forecasting models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05622v1
- Date: Fri, 07 Mar 2025 17:49:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-10 19:13:15.09114
- Title: Decision-aware training of spatiotemporal forecasting models
- Title（参考訳）: 時空間予測モデルの意思決定学習
- Authors: Kyle Heuton, F. Samuel Muench, Shikhar Shrestha, Thomas J. Stopka, Michael C. Hughes,
- Abstract要約: 最高の到達率(BPR)と呼ばれるパフォーマンス指標は、モデルの推奨サイズのKサブセットを使用する影響を測定する。
本研究では,各地点における事象数を予測する確率モデルを用いて,各地点を数値的にランク付けする方法を示す。
我々は、オピオイドに関連する致命的な過剰摂取を公衆衛生のために軽減し、絶滅危惧種の野生生物を監視するという、2つの場所から場所へのアプローチを実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7995826765658314
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Optimal allocation of scarce resources is a common problem for decision makers faced with choosing a limited number of locations for intervention. Spatiotemporal prediction models could make such decisions data-driven. A recent performance metric called fraction of best possible reach (BPR) measures the impact of using a model's recommended size K subset of sites compared to the best possible top-K in hindsight. We tackle two open problems related to BPR. First, we explore how to rank all sites numerically given a probabilistic model that predicts event counts jointly across sites. Ranking via the per-site mean is suboptimal for BPR. Instead, we offer a better ranking for BPR backed by decision theory. Second, we explore how to train a probabilistic model's parameters to maximize BPR. Discrete selection of K sites implies all-zero parameter gradients which prevent standard gradient training. We overcome this barrier via advances in perturbed optimizers. We further suggest a training objective that combines likelihood with a decision-aware BPR constraint to deliver high-quality top-K rankings as well as good forecasts for all sites. We demonstrate our approach on two where-to-intervene applications: mitigating opioid-related fatal overdoses for public health and monitoring endangered wildlife.
- Abstract（参考訳）: 不足資源の最適配分は、介入のための限られた数の場所を選択することに直面している意思決定者にとって共通の問題である。
時空間予測モデルはそのような決定をデータ駆動にすることができる。
BPR(Fest possible reach)と呼ばれる最近のパフォーマンス指標は、モデルが推奨するサイトのサイズKサブセットを使用することによる影響を、後見で可能な最高のトップKと比較する。
BPRに関連する2つのオープンな問題に取り組む。
まず,各地点の事象数を予測する確率モデルを用いて,各地点を数値的にランク付けする方法を検討する。
サイトごとの平均によるランク付けは、BPRに最適である。
代わりに、意思決定理論に基づくBPRのより良いランキングを提供する。
次に,BPRを最大化するために確率モデルのパラメータをトレーニングする方法を検討する。
K部位の離散選択は、標準勾配トレーニングを阻止する全ゼロパラメータ勾配を意味する。
我々は摂動オプティマイザの進歩を通じてこの障壁を克服する。
さらに,すべてのサイトにおいて,品質の高いトップKランキングと良好な予測を提供するための,意思決定に配慮したBPR制約と組み合わせたトレーニング目標を提案する。
我々は、オピオイドに関連する致命的な過剰摂取を公衆衛生のために軽減し、絶滅危惧種の野生生物を監視するという、2つの場所から場所へのアプローチを実証する。
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