Vi studerar ett online linjärt klassificeringsproblem där data genereras av strategiska agenter som manipulerar sina funktioner i ett försök att ändra klassificeringsresultatet. I rundor använder eleven en klassiator, sedan anländer en kontradiktoriskt utvald agent och manipulerar eventuellt hennes funktioner för att optimalt svara på elevens val av klassiator. Inläraren har ingen kunskap om agenternas allmännyttiga funktioner eller "riktiga" funktioner, som kan variera mycket mellan olika agenter. I stället kan eleven bara observera sina "uppenbarade preferenser", dvs. de manipulerade vektorer de tillhandahåller. För en bred familj av agent kostnadsfunktioner, ger vi en beräkningseffektiv inlärningsalgoritm som kan få minska "Stackelberg ångra" -en form av politik beklagar att garanterar att eleven inser förlust nästan lika liten som den bästa klassificering i efterhand, även med tanke på det faktum att agenter skulle ha bäst svarat annorlunda till den optimala klassificeringen. Fullständigt dokument: https://arxiv.org/abs/1710.07887
Nyligen, Ref ) studerar en online linjär klassificering problem enligt avslöjad preferens modell.
Strategic Classification from Revealed Preferences
{'venue': "EC '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}