Fehler, Manipulation und Garantien für Randbereiche in der Online-Strategischen Klassifizierung

In einem Online-Strategischen Klassifizierungsproblem können Agenten ihre wahren Merkmale manipulieren, um eine positive Vorhersage zu erhalten, wobei sie jedoch Kosten dafür tragen müssen. Der Lernende versucht, die wahren Etiketten der Agenten vorherzusagen, obwohl er nur die möglicherweise manipulierten Merkmale sieht. Die Autoren entwickeln neue Algorithmen, die Konvergenz, endliche Fehler- und Manipulationsgarantien für verschiedene Kostenstrukturen bieten und den maximalen Randklassifikator in Gegenwart strategischen Verhaltens wiederherstellen.