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评分规则的优化(CS GT)

本文介绍了一个优化适当评分规则的目标。该目标是使预测者付出二元水平的努力,从先验信念中提炼出后验信念的报酬增加最大化。在这个框架中,我们描述了简单环境下最优评分规则的特征,给出了复杂环境下计算最优评分规则的高效算法,并确定了近似最优的简单评分规则。相比之下,理论和实践中的标准评分规则--例如二次元规则、期望值的评分规则以及单任务评分规则的平均值的多任务评分规则--可能离最优规则非常遥远。

原文题目:Optimization of Scoring Rules

原文:This paper introduces an objective for optimizing proper scoring rules. The objective is to maximize the increase in payoff of a forecaster who exerts a binary level of effort to refine a posterior belief from a prior belief. In this framework we characterize optimal scoring rules in simple settings, give efficient algorithms for computing optimal scoring rules in complex settings, and identify simple scoring rules that are approximately optimal. In comparison, standard scoring rules in theory and practice -- for example the quadratic rule, scoring rules for the expectation, and scoring rules for multiple tasks that are averages of single-task scoring rules -- can be very far from optimal.

原文作者:Jason D. Hartline, Yingkai Li, Liren Shan, Yifan Wu

原文地址:https://arxiv.org/abs/2007.02905

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