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Quantile-Optimal Policy Learning under Unmeasured Confounding

Zhongren Chen · Siyu Chen · Zhengling Qi · Xiaohong Chen · Zhuoran Yang首次提交 2025-06-08 · 修订 2025-06-08 · v1arXiv预印本

未观测混杂下的分位数最优政策学习AI 解读

We study quantile-optimal policy learning where the goal is to find a policy whose reward distribution has the largest $α$ -quantile for some $α\in (0, 1)$ . We focus on the offline setting whose generating process involves unobserved confounders. Such a problem suffers from three main challenges: (i) nonlinearity of the quantile objective as a functional of the reward distribution, (ii) unobserved confounding issue, and (iii) insufficient coverage of the offline dataset. To…We study quantile-optimal policy learning where the goal is to find a policy whose reward distribution has the largest $α$-quantile for some $α\in (0, 1)$. We focus on the offline setting whose generating process involves unobserved confounders. Such a problem suffers from three main challenges: (i) nonlinearity of the quantile objective as a functional of the reward distribution, (ii) unobserved confounding issue, and (iii) insufficient coverage of the offline dataset. To…

微观 · 因果推断半参数与非参数正则化与变量选择

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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