From Predictive Algorithms to Automatic Generation of Anomalies

Machine learning algorithms can find predictive signals that researchers fail to notice; yet they are notoriously hard-to-interpret. How can we extract theoretical insights from these black boxes? History provides a clue. Facing a similar problem – how to extract theoretical insights from their intu...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	NBER Working Paper Series
Hauptverfasser:	Mullainathan, Sendhil, Rambachan, Ashesh
Format:	Paper
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Cambridge National Bureau of Economic Research, Inc 01.05.2024
Schlagworte:	Algorithms Expected utility
ISSN:	0898-2937
Online-Zugang:	Volltext
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