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有状态世界中的性能预测(CS ML)

部署的监督机器学习模型做出预测,与世界互动并影响世界。佩尔多莫等人(2020)将这种现象称为施为性预测,他们在无状态环境中对此进行了研究。我们将他们的结果推广到这样的情况,即群体对部署的分类器的响应既取决于分类器,也取决于群体的先前分布。对于战略操纵的情况,我们也从经验上证明了这种设置。

原文题目:Performative Prediction in a Stateful World

原文:Deployed supervised machine learning models make predictions that interact with and inflfluence the world. This phenomenon is called performative prediction by Perdomo et al. (2020), who investigated it in a stateless setting. We generalize their results to the case where the response of the population to the deployed classififier depends both on the classififier and the previous distribution of the population. We also demonstrate such a setting empirically, for the scenario of strategic manipulation.

原文作者:Gavin Brown,Shlomi Hod,Boston University,Iden Kalemaj

原文链接:https://arxiv.org/abs/2011.03885

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