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Off-Policy Evaluation in Markov Decision Processes under Weak Distributional Overlap

Mohammad Mehrabi · Stefan Wager首次提交 2024-02-13 · 修订 2025-09-28 · v2arXiv预印本

弱分布重叠下马尔可夫决策过程的离策略评估AI 解读

Doubly robust methods hold considerable promise for off-policy evaluation in Markov decision processes (MDPs) under sequential ignorability: They have been shown to converge as $1/\sqrt{T}$ with the horizon $T$ , to be statistically efficient in large samples, and to allow for modular implementation where preliminary estimation tasks can be executed using standard reinforcement learning techniques. Existing results, however, make heavy use of a strong distributional overlap…Doubly robust methods hold considerable promise for off-policy evaluation in Markov decision processes (MDPs) under sequential ignorability: They have been shown to converge as $1/\sqrt{T}$ with the horizon $T$, to be statistically efficient in large samples, and to allow for modular implementation where preliminary estimation tasks can be executed using standard reinforcement learning techniques. Existing results, however, make heavy use of a strong distributional overlap…

微观 · 因果推断

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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