Mitigating choice model ambiguity: A consensus framework and its application to assortment optimization
Notice bibliographique
Résumé
Discrete choice models have become a popular tool to accurately predict complex choice behavior. Due to a variety of possible error sources, estimated choice models tend to be subject to ambiguity, inducing different optimal decisions of highly varying quality. This study aims at mitigating choice model ambiguity associated with a given set of models in terms of their ability to yield optimal decisions. We propose a framework and a set of performance metrics to assess the reliability of choice models and their induced decisions. The use of this framework is then exemplified in the context of rank-based choice models for assortment optimization. Extensive sets of numerical results suggest that our proposed approaches indeed allow decision-makers to identify choice models that are likely to produce high quality decisions, boosting confidence in using choice models in practice. While robust optimization on the original set of choice models tends to be rather conservative, we then use the proposed metrics to reduce the size of the ambiguity set, allowing us to improve the expected assortment quality and the overall downside risk. Given the practical usefulness of robust optimization in this context, we further propose a decomposition algorithm, solving the optimization problem in a fraction of the original time and revealing that only a few among a large set of choice models are determinant in optimal robust solutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».