Giochi di Predizione-Intervento e Insiemi Invarianti in Modelli Causali

Un recente preprint su arXiv (2605.16828) presenta i giochi di predizione-intervento, un framework Stackelberg a due giocatori. In questo contesto, un leader sceglie una funzione di predizione per una variabile di risposta Y a partire da covariate derivate da dati osservazionali, mentre un follower interviene su alcune covariate all'interno di un modello causale strutturale per raggiungere i propri obiettivi. Sebbene il leader sia a conoscenza dei target di intervento, la sua comprensione degli obiettivi del follower può essere limitata, complicando il compito di trovare una strategia ottimale. Per ridurre la perdita di performance, il leader può utilizzare predizioni basate sui genitori causali di Y o su un sottoinsieme invariante di covariate. Gli autori dimostrano che per due tipi specifici di obiettivi del follower, i predittori che sfruttano la coperta stabile—un sottoinsieme invariante definito—performano almeno quanto quelli basati sui genitori causali, e stabiliscono un limite superiore alla potenziale perdita di performance del leader.