选择性标签下的表演性预测框架

Giovani Valdrighi 等人发表论文，形式化了“选择性标签下的表演性预测”问题：由于只能观测到被接受人群的标签，仅用已观测数据重训练会误导重复风险最小化（RRM），破坏其收敛到稳定模型的保证。作者提出基于正标签概率置信区间的鲁棒优化目标，使 RRM 保持在距真实稳定点有界距离内，并在条件标签分布的敏感性假设下，利用历史已接受数据收紧置信区间。 在带公平正则化的借贷实验中，该方法性能接近可获取完整标签的 RRM。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。