In this research we propose a new method for training predictive machine learning models for prescriptive applications. This approach, which we refer to as coupled validation, is based on tweaking the validation step in the standard training-validating-testing scheme. Specifically, the coupled method considers the prescription loss as the objective for hyper-parameter calibration. This method allows for intelligent introduction of bias in the prediction stage to improve decision making at the prescriptive stage, and is generally applicable to most machine learning methods, including recently proposed hybrid prediction-stochastic-optimization techniques, and can be easily implemented without model-specific mathematical modeling. Several experiments with synthetic and real data demonstrate promising results in reducing the prescription costs in both deterministic and stochastic models.


翻译:在这一研究中,我们提出了一种新的方法,用于培训用于规范应用的预测机器学习模型,我们称之为联合验证,这种方法的基础是在标准培训验证测试计划中调整验证步骤,具体地说,结合方法将处方损失视为超参数校准的目标,这种方法可以明智地在预测阶段引入偏差,以改进规范阶段的决策,并普遍适用于大多数机器学习方法,包括最近提出的混合预测-随机-优化技术,并且可以很容易地实施,而不必进行具体模型的数学模型模型。

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机器学习(Machine Learning)是一个研究计算学习方法的国际论坛。该杂志发表文章,报告广泛的学习方法应用于各种学习问题的实质性结果。该杂志的特色论文描述研究的问题和方法,应用研究和研究方法的问题。有关学习问题或方法的论文通过实证研究、理论分析或与心理现象的比较提供了坚实的支持。应用论文展示了如何应用学习方法来解决重要的应用问题。研究方法论文改进了机器学习的研究方法。所有的论文都以其他研究人员可以验证或复制的方式描述了支持证据。论文还详细说明了学习的组成部分,并讨论了关于知识表示和性能任务的假设。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ml/
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