När det gäller mekanismens utformning är det typiskt att införa incitamentskompatibilitet och sedan få fram en optimal mekanism som omfattas av denna begränsning. Genom att ersätta kravet på incitamentskompatibilitet med målet att minimera förväntad ånger i efterhand, kan vi anpassa statistiska maskininlärningsmetoder till utformningen av betalningsregler. Denna beräkningsmetod för mekanismutformning är tillämplig på domäner med flerdimensionella typer och situationer där beräkningseffektivitet är ett problem. Särskilt, med tanke på en resultatregel och tillgång till en typfördelning, utbildar vi en stödvektormaskin med en särskild discriminant funktionsstruktur så att den implicit fastställer en betalningsregel med önskvärda incitamentsegenskaper. Vi diskuterar ansökningar till en multi-sinnad kombinatorisk auktion med en girig seger-bestämning algoritm och till ett uppdrag problem med jämlika resultat regel. Experimentella resultat visar både att konstruktionen producerar betalningsregler med låg efterhand ångra, och att bestraffa klassificering fel är effektivt för att förhindra misslyckanden i efterhand individuell rationalitet.
Slutligen använde REF en maskininlärningsmetod för konstruktionsmekanismer med "bra" incitamentsegenskaper.
Payment rules through discriminant-based classifiers
{'venue': "EC '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}