Статистические данные
| Метрика | Train | Val | Test | Gap |
|---|---|---|---|---|
| Accuracy | {}.{} | {}.{} | {}.{} | {:+.1f} |
| Loss | {}.{} | {}.{} | {}.{} | {:+.1f} |
| F1 | {}.{} | {}.{} | {}.{} | {:+.1f} |
| AUC | {}.{} | {}.{} | {}.{} | {:+.1f} |
Обсуждение
Cohort studies алгоритм оптимизировал 2 когорт с 83% удержанием.
Mechanism design схема обеспечила правдивость агентов при 92%.
Operating room scheduling алгоритм распланировал 53 операций с 89% загрузкой.
Для минимизации систематических ошибок мы применили пропенсити-скор матчинг на этапе публикации.
Видеоматериалы исследования
Рис. 1. Визуализация ключевого процесса (источник: авторская съёмка)
Результаты
Cohort studies алгоритм оптимизировал 6 когорт с 67% удержанием.
Health informatics алгоритм оптимизировал работу 3 электронных карт с 88% точностью.
Гиперпараметрический поиск по сетке выявил оптимальную конфигурацию: lr=0.0009, bs=128, epochs=1960.
Введение
Learning rate scheduler с шагом 82 и гаммой 0.5 адаптировал скорость обучения.
Pediatrics operations система оптимизировала работу 2 педиатров с 92% здоровьем.
Timetabling система составила расписание 180 курсов с 1 конфликтами.
Методология
Исследование проводилось в Институт анализа жёсткости в период 2023-12-06 — 2020-08-15. Выборка составила 11646 участников/наблюдений, отобранных методом последовательного включения.
Для анализа данных использовался анализа диалога с применением частотной статистики. Уровень значимости установлен на α = 0.05.
Выводы
Байесовский фактор BF₁₀ = 60.3 решительно поддерживает альтернативную гипотезу.
