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实例和对象排名的可诱导性。 (英语) Zbl 1515.91061号


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91B06型 决策理论
62M20型 随机过程推断和预测

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参考文献:

[1] Acerbi C,Szekely B(2014)《回测预期缺口》。风险27(11):76-81.谷歌学者
[2] Adomavicius G,Zhang J(2016)推荐算法的分类、排名和top-k稳定性。信息J.计算。28(1):129-147.链接,谷歌学者
[3] Agarwal S,Sengupta S(2009)按与疾病的相关性对基因进行排名。程序。第八届国际年会。Conf.计算。系统生物信息学。谷歌学者
[4] Agarwal S,Graepel T,Herbrich R,Har Peled S,Roth D(2005)ROC曲线下区域的广义边界。J.机器学习。物件。4月6日:393-425.谷歌学者·Zbl 1222.68129号
[5] Alagoz O,Chhatwal J,Burnside ES(2013),减少乳腺癌诊断中不必要的后续乳房X光检查的最佳政策。决策分析。10(3):200-224.链接,谷歌学者·Zbl 1409.92109号
[6] Amisano G,Giacomini R(2007)通过加权似然比检验比较密度预测。J.总线。经济。统计师。25(2):177-190.谷歌学者Crossref·doi:10.1198/0735001600000332
[7] Armstrong RD、Cook WD、Seiford LM(1982)《优先级排序和共识形成:关系案例》。管理科学。28(6):638-645.链接,谷歌学者·Zbl 0486.90005号
[8] Bao Y,Ke B,Li B,Yu YJ,Zhang J(2020)使用机器学习方法检测美国上市公司的会计欺诈。J.会计研究。58(1):199-235.Crossref,谷歌学者·doi:10.1111/1475-679X.12292
[9] Berrocal VJ、Raftery AE、Gneiting T、Steed RC(2010)《冬季道路维护的概率天气预测》。J.Amer。统计师。协会。105(490):522-537.Crossref,谷歌学者·Zbl 1392.62330号 ·doi:10.1198/jasa.2009.ap07184
[10] Bickel JE(2007)二次、球面和对数评分规则之间的一些比较。决策分析。4(2):49-65.链接,谷歌学者
[11] Bickel JE(2010)评分规则和决策分析教育。决策分析。7(4):346-357.链接,谷歌学者
[12] Brier GW(1950)以概率表示的预测验证。每月天气变化。78(1):1-3.Crossref,谷歌学者·doi:10.1175/1520-0493(1950)078<0001:VOFEIT>2.0.CO;2
[13] Brier GW,Allen RA(1951)天气预报验证。Malone TF编辑。气象学纲要(美国气象学会,波士顿),841-848.Crossref,谷歌学者·doi:10.1007/978-1-940033-70-968
[14] Carvalho A(2016)正确评分规则应用概述。决策分析。13(4):223-242.Link,谷歌学者·Zbl 1409.62247号
[15] Cassady CR、Maillart LM、Salman S(2005)《排名运动队:可定制的二次分配方法》。接口35(6):497-510.链接,谷歌学者
[16] Cheng W,Hüllermier E,Waegeman W,Welker V(2012)基于阈值概率模型的部分弃权标签排名。高级神经信息。处理系统25:2501-2509.谷歌学者
[17] Cheng W,Rademaker M,De Baets B,Hüllermier E(2010)预测部分顺序:弃权排名。Balcázar JL、Bonchi F、Gionis A、Sebag M主编,联合欧洲委员会。机器学习。知识发现数据库(柏林施普林格),215-230.谷歌学者
[18] Chu LY、Nazerzadeh H、Zhang H(2020)《在线市场排名和拍卖》。管理科学。66(8):3617-3634.Link,谷歌学者
[19] Clark TE,Ravazzolo F(2015)时变波动率替代规范下的宏观经济预测绩效。J.应用。计量经济学30(4):551-575.Crossref,谷歌学者·doi:10.1002/jae.2379
[20] Clemen RT、Fischer GW、Winkler RL(2000)《相关性评估:一些实验结果》。管理科学。46(8):1100-1115.Link,谷歌学者·Zbl 1232.91543号
[21] Clémençon S,Vayatis N(2007)排名最佳。J.机器学习。物件。8(12月):2671-2699。谷歌学者·Zbl 1222.68171号
[22] Clémençon S,Deecker M,Vayatis N(2013)非参数评分学习算法的实证比较:TreeRank算法和其他方法。PAA模式分析。申请。16(4):475-496.Crossref,谷歌学者·Zbl 1284.68495号 ·doi:10.1007/s10044-012-0299-1
[23] Clémençon S,Lugosi G,Vayatis N(2008)U-统计的排名和经验最小化。安。统计师。36(2):844-874.谷歌学者Crossref·Zbl 1181.68160号 ·doi:10.1214/00905260700000910
[24] Cook WD,Kress M(1985)偏好强度排序。管理科学。31(1):26-32.链接,谷歌学者·Zbl 0608.90003号
[25] Dionne G、Giuliano F、Picard P(2009)《带评分的最佳审计:保险欺诈的理论与应用》。管理科学。55(1):58-70.Link,谷歌学者·Zbl 1232.91344号
[26] Dwork C,Kumar R,Naor M,Sivakumar D(2001)网络排名聚合方法。程序。第十届国际。Conf.万维网(纽约计算机械协会),613-622.谷歌学者
[27] Fahandar MA,Hüllermier E(2018)基于类比推理学习排名。第32届AAAI大会人工智能。谷歌学者
[28] Fissler T,Ziegel JF(2016)高阶可诱导性和Osband原理。安。统计师。44(4):1680-1707.Crossref,谷歌学者·Zbl 1355.62006号 ·doi:10.1214/16-AOS1439
[29] Fissler T,Ziegel JF,Gneiting T(2016),预期短缺与风险价值对回溯测试的影响是可以联合得出的。风险,58-61.谷歌学者
[30] Fissler T、Frongillo R、HlavinováJ、Rudloff B(2021)分位数、预测区间和其他集值泛函的预测评估。电子J.统计。15(1):1034-1084.Crossref,谷歌学者·Zbl 1471.62559号 ·doi:10.1214/21-EJS1808
[31] Fürnkranz J,Hüllermier E(2011)偏好学习,第19卷(柏林施普林格),https://doi.org/10.1007/978-3-642-14125-6.交叉引用,谷歌学者·Zbl 1201.68006号 ·doi:10.1007/978-3-642-14125-6
[32] Fürnkranz J,Hüllermier E,Vanderlooy S(2009)多部分排名的二进制分解方法。Buntine W、Grobelnik M、MladenićD、Shawe-Taylor J编辑,《欧洲联合委员会计算机学习》。知识发现数据库(柏林斯普林格),359-374.谷歌学者
[33] Fürnkranz J,Hüllermier E,Mencía EL,Brinker K(2008)通过校准标签排名进行多标签分类。机器学习。73(2):133-153.Crossref,谷歌学者·Zbl 1470.68108号 ·doi:10.1007/s10994-008-5064-8
[34] Gneiting T(2011)制定和评估点预测。J.Amer。统计师。协会。106(494):746-762.Crossref,谷歌学者·Zbl 1232.62028号 ·doi:10.1198/jasa.2011.r10138
[35] Gneiting T(2017)贝叶斯分类器的模式何时起作用?统计师。6(1):204-206.Crossref,谷歌学者·doi:10.1002/sta4.148
[36] Gneiting T,Raftery AE(2005),用集合方法进行天气预报。科学。310(5746):248-249.Crossref,谷歌学者·doi:10.1126/science.1115255
[37] Gneiting T,Raftery AE(2007)严格正确的评分规则、预测和估计。J.Amer。统计师。协会。102(477):359-378.Crossref,谷歌学者·Zbl 1284.62093号 ·doi:10.19198/0162114506000001437
[38] Gneiting T,Ranjan R(2011)使用阈值和分位数加权评分规则对密度预测进行比较。J.总线。经济。统计师。29(3):411-422.Crossref,谷歌学者·Zbl 1219.91108号 ·doi:10.1198/jbes.2010.08110
[39] Gneiting T、Balabdaoui F、Raftery AE(2007)《概率预测、校准和清晰度》。J.皇家统计师。Soc.系列B统计。方法69(2):243-268.Crossref,谷歌学者·Zbl 1120.62074号 ·文件编号:10.1111/j.1467-9868.2007.00587.x
[40] Good I(1952)理性决策。J.皇家统计师。Soc.系列B统计。方法14(1):107-114.谷歌学者
[41] Grushka-Cockayne Y、Lichtendahl KC Jr、Jose VRR、Winkler RL(2017)分位数评估、分位数敏感性和业务收益分享。操作。物件。65(3):712-728.链接,谷歌学者·Zbl 1407.91083号
[42] Heinrich C(2013)模式功能不可引出。生物特征101(1):245-251.Crossref,谷歌学者·Zbl 1400.62026号 ·doi:10.1093/biomet/ast048
[43] Herbrich R、Graepel T、Obermayer K(1999年a)有序数据的回归模型:一种机器学习方法(引用者)。谷歌学者
[44] Herbrich R,Graepel T,Obermayer K(1999b)有序回归的支持向量学习。第九国际。Conf.人工神经网络(IET),97-102.谷歌学者
[45] Hochbaum DS,Levin A(2006)《群体排名决策的方法和算法》。管理科学。52(9):1394-1408.Link,谷歌学者
[46] Hüllermier E,Fürnkranz J(2010)关于成对标签排名中的预测准确性和风险最小化。J.计算。系统科学。76(1):49-62.Crossref,谷歌学者·Zbl 1186.68369号 ·doi:10.1016/j.jcss.2009.05.005
[47] Joachims T(2005)将点击数据准确解释为隐含反馈。程序。第28届国际年会。ACM SIGIR Conf.Res.开发信息。检索(ACM,纽约),154-161.谷歌学者
[48] Jose VRR,Winkler RL(2009)评估分位数评估。操作。物件。57(5):1287-1297.链接,谷歌学者·Zbl 1342.91009号
[49] Kamishima T、Kazawa H、Akaho S(2010)《目标排名方法的调查和实证比较》。Fürnkranz J,Hüllermier E,编辑。偏好学习(柏林施普林格),181-201年。谷歌学者(Google Scholar)Crossref·Zbl 1213.68495号 ·doi:10.1007/978-3-642-14125-69
[50] Kilgour DM,Gerchak Y(2004)《利用竞争性得分规则引发概率》。决策分析。1(2):108-113.链接,谷歌学者
[51] Kratz M(2017)《可引出性和回溯测试的讨论:银行监管的视角》。附录申请。统计师。11(4):1894-1900.谷歌学者Crossref·Zbl 1383.62245号 ·doi:10.1214/17-AOAS1041E
[52] Lambert NS、Pennock DM、Shoham Y(2008),概率分布的引证性质。程序。第九届ACM电子商务大会(纽约计算机械协会),129-138。谷歌学者
[53] Lichtendahl KC Jr、Winkler RL(2007)《概率启发、评分规则和预测者之间的竞争》。管理科学。53(11):1745-1755.链接,谷歌学者
[54] 卢斯路(1959)个人选择行为(约翰·威利)。谷歌学者·兹比尔0093.31708
[55] Luce RD(1977)二十年后的选择公理。数学杂志。心理学。15(3):215-233.Crossref,谷歌学者·Zbl 0357.92033号 ·doi:10.1016/0022-2496(77)90032-3
[56] McFadden D(1973)定性选择行为的条件逻辑分析。Zarembka P编辑。计量经济学的前沿(纽约学术出版社),105-142.谷歌学者
[57] McFadden D(1986)市场研究的选择理论方法。营销科学。5(4):275-297.Link,谷歌学者
[58] McSherry F,Najork M(2008)计算信息检索性能在分数相同的情况下有效测量。Macdonald C、Ounis I、Plachouras V、Ruthven I、White RW,编辑Eur.Conf.Inform。检索(柏林施普林格),414-421.谷歌学者
[59] Merkle EC,Steyvers M(2013)选择严格合适的评分规则。决策分析。10(4):292-304.链接,谷歌学者·Zbl 1398.91195号
[60] Miller N、Resnick P、Zeckhauser R(2005)《引诱信息反馈:同行预测法》。管理科学。51(9):1359-1373.链接,谷歌学者
[61] Negahban S、Oh S和Shah D(2017)《排名中心性:两两比较的排名》。操作。物件。65(1):266-287.Link,谷歌学者·Zbl 1414.91133号
[62] Nolde N,Ziegel JF(2017)《可诱导性和回溯测试:银行监管视角》。附录申请。统计师。11(4):1833-1874.Crossref,谷歌学者·Zbl 1383.62247号 ·doi:10.1214/17-AOAS1041
[63] Osband K(1985)为更好的成本预测提供激励。加州大学伯克利分校未发表的博士论文。谷歌学者
[64] Page L,Brin S,Motwani R,Winograd T(1999)PageRank引文排名:给网络带来秩序。技术报告,斯坦福信息实验室,加利福尼亚州谷歌学者
[65] Pfannschmidt K,Gupta P,Hüllermier E(2018)学习上下文相关排序函数的深层架构。预印本,3月15日提交,https://arxiv.org/abs/1803.05796谷歌学者
[66] Pickett KS(2006)审计规划:基于风险的方法(John Wiley&Sons,纽约)。谷歌学者
[67] Plackett RL(1975)排列分析。J.皇家统计师。Soc.系列C.应用。统计师。24(2):193-202.Crossref,谷歌学者·doi:10.2307/2346567
[68] R核心团队(2021年)R: 统计计算语言与环境(R统计计算基金会,维也纳)。谷歌学者
[69] Rose H,Rogers A,Gerding EH(2012)智能电网总需求预测的基于评分规则的机制。Proc。第11届国际。Conf.自治代理多代理系统,第2卷(国际自治代理和多代理系统基金会,南卡罗来纳州里奇兰),661-668。谷歌学者
[70] Roy A、Mackin P、Wallenius J、Corner J、Keith M、Schymik G、Arora H(2008)基于用户偏好的交互式搜索方法。决策分析。5(4):203-229.Link,谷歌学者
[71] Sapir M(2011)用于分类和生存分析的双部分排序算法。预印本,于12月8日提交,https://arxiv.org/abs/1112.1966.谷歌学者
[72] Schervish MJ、Seidenfeld T、Kadane JB(2009)正确的得分规则、主导预测和连贯性。决策分析。6(4):202-221.Link,谷歌学者
[73] 沈H,洪LJ,张X(2021)基于协变量的个性化决策排序与选择。信息J.计算。33(4):1500-1519摘要,谷歌学者·Zbl 07549347号
[74] Szörényi B、Busa-Fekete r、Paul A、Hüllermier E(2015)《Plackett-Louce:决斗强盗方法》的在线排名启发。高级神经信息。处理系统28:604-612.谷歌学者
[75] Torgo L,Ribeiro R(2007),基于效用的回归。Kok JN,Koronacki J,Lopez de Mantaras R,Matwin S,MladenićD,Skowron A,eds.Eur.Conf.原理数据挖掘知识发现(柏林斯普林格),597-604.谷歌学者
[76] Van Vlasselaer V、Eliassi-Rad T、Akoglu L、Snoeck M、Baesens B(2017)明白了!基于网络的社会安全欺诈检测。管理科学。63(9):3090-3110.谷歌学者链接
[77] Waegeman W,De Baets B,Boullart L(2008)序数回归学习中的ROC分析。模式识别信函。29(1):1-9.Crossref,谷歌学者·doi:10.1016/j.patrec.2007.07.019
[78] Werner T(2019)无梯度梯度增强。德国奥尔登堡大学卡尔·冯·奥斯西茨基博士论文。https://oops.uni-oldenburg.de/id/eprint/4290谷歌学者
[79] Werner T(2021a)统计学习中实例排序问题综述。机器学习。,ePub印刷前11月18日,https://doi.org/10.1007/s10994-021-06122-3.谷歌学者
[80] Werner T(2021b)实例排序问题的全局定量稳健性。预印本,3月12日提交,https://arxiv.org/abs/2103.07198.谷歌学者
[81] Winkler RL,Murphy AH(1968)“良好”概率评估师。J.应用。气象气候学7(5):751-758.Crossref,谷歌学者·doi:10.1175/1520-0450(1968)007<0751:PA>2.0.CO;2
[82] Winkler RL、Grushka-Cockayne Y、Lichtendahl KC Jr、Jose VRR(2019)《概率预测及其组合:研究视角》。决策分析。16(4):239-260.Link,谷歌学者
[83] Yoganarasimhan H(2020)使用机器学习搜索个性化。管理科学。66(3):1045-1070.Link,谷歌学者
[84] Yuan Y,Zhou QM,Li B,Cai H,Chow EJ,Armstrong GT(2018)删失时间到事件数据预测精度的无阈值汇总指数。统计师。医学37(10):1671-1681.Crossref,谷歌学者·doi:10.1002/sim.7606
[85] Zhou QM,Lu Z,Brooke RJ,Hudson MM,Yuan Y(2020)新车型更好吗?一个指标是肯定的,但另一个是否定的。我应该使用哪个指标?预印本,于12月15日提交,https://arxiv.org/abs/2010.09822.谷歌学者
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