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Anytime-valid off-policy inference for contextual bandits

Ian Waudby-Smith · Lili Wu · Aaditya Ramdas · Nikos Karampatziakis · Paul Mineiro首次提交 2022-10-19 · 修订 2024-08-15 · v3arXiv预印本

情境赌博机的任意时刻有效离策略推断AI 解读

Contextual bandit algorithms are ubiquitous tools for active sequential experimentation in healthcare and the tech industry. They involve online learning algorithms that adaptively learn policies over time to map observed contexts $X_t$ to actions $A_t$ in an attempt to maximize stochastic rewards $R_t$ . This adaptivity raises interesting but hard statistical inference questions, especially counterfactual ones: for example, it is often of interest to estimate the properties…Contextual bandit algorithms are ubiquitous tools for active sequential experimentation in healthcare and the tech industry. They involve online learning algorithms that adaptively learn policies over time to map observed contexts $X_t$ to actions $A_t$ in an attempt to maximize stochastic rewards $R_t$. This adaptivity raises interesting but hard statistical inference questions, especially counterfactual ones: for example, it is often of interest to estimate the properties…

微观 · 因果推断时间序列结构变化与时变参数

关联记录被引 1 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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