Regret bayesiano
term_id: bayesian_regret
Category: basic_concepts
Definition
Il regret bayesiano quantifica la differenza tra la ricompensa ottimale ottenibile con informazioni perfette e la ricompensa attesa ottenuta da un agente che agisce sotto incertezza. Viene calcolato integrando la differenza tra la ricompensa ottimale e quella effettiva su tutte le possibili distribuzioni a priori degli stati del mondo, fornendo una misura robusta delle prestazioni decisionali in ambienti sconosciuti.
Summary
Una metrica nella teoria della decisione che misura la perdita attesa dovuta all’incertezza sullo stato reale del mondo.
Key Concepts
- Utilità attesa
- Distribuzione a priori
- Teoria della decisione
- Minimizzazione del regret
Use Cases
- Valutazione dell’apprendimento per rinforzo
- Problemi dei banditi multi-braccio
- Analisi strategica dei giochi
Related Terms
- Regret frequentista (misura del regret basata su frequenze osservate senza distribuzione a priori)
- Ottimalità di Pareto (stato in cui nessun agente può migliorare senza peggiorare un altro)
- Valore atteso (media ponderata di tutti i possibili valori di una variabile casuale)
- Guadagno informativo (riduzione dell’incertezza ottenuta osservando nuovi dati)