发布 Synthetic Historical Dataset 数据集, 应用在 时间序列分析、强化学习 领域

本次发布的数据集 Synthetic Historical Dataset, 该数据集包含了第一年收集的日志数据，用于估算第二年目标时间点新政策的未来价值。数据集融合了季节性和非平稳特性，通过抽样时间戳和上下文向量，合成预期的奖励函数，并应用记录策略生成。此外，该数据集还包括季节性效应，旨在模拟非平稳性。数据规模根据样本数量而定（对于未来离策略评估（F-OPE）样本量为1000，对于未来离策略学习（F-OPL）样本量为8000）。该数据集的任务包括未来离策略评估（F-OPE）和未来离策略学习（F-OPL）。

查看Synthetic Historical Dataset

关于 arXiv , arXiv 是一个免费分发服务和开放获取的学术文章档案库，涵盖了物理学、数学、计算机科学、定量生物学、定量金融、统计学、电气工程和系统科学以及经济学等领域。该网站上的材料并未经过 arXiv 的同行评审。