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Avoiding the Price of Adaptivity: Inference in Linear Contextual Bandits via Stability

Samya Praharaj · Koulik Khamaru首次提交 2025-12-23 · 修订 2026-01-08 · v2arXiv预印本

避免适应性的代价：基于稳定性的线性情境赌博机推断AI 解读

Statistical inference in contextual bandits is challenging due to the adaptive, non-i.i.d. nature of the data. A growing body of work shows that classical least-squares inference can fail under adaptive sampling, and that valid confidence intervals for linear functionals typically require an inflation of order $\sqrt{d \log T}$ . This phenomenon -- often termed the price of adaptivity -- reflects the intrinsic difficulty of reliable inference under general contextual bandit…Statistical inference in contextual bandits is challenging due to the adaptive, non-i.i.d. nature of the data. A growing body of work shows that classical least-squares inference can fail under adaptive sampling, and that valid confidence intervals for linear functionals typically require an inflation of order $\sqrt{d \log T}$. This phenomenon -- often termed the price of adaptivity -- reflects the intrinsic difficulty of reliable inference under general contextual bandit…

微观 · 因果推断正则化与变量选择

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-01

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