Введение
Facility location модель разместила {n_facilities} объектов с {coverage_rate}% покрытием.
AutoML фреймворк TPOT автоматически подобрал пайплайн с точностью 93%.
Результаты
Статистический анализ проводился с помощью Julia с уровнем значимости α=0.01.
Intensive care unit алгоритм управлял {n_icu_beds} койками с 27 летальностью.
Статистические данные
| Метрика | Train | Val | Test | Gap |
|---|---|---|---|---|
| Accuracy | {}.{} | {}.{} | {}.{} | {:+.1f} |
| Loss | {}.{} | {}.{} | {}.{} | {:+.1f} |
| F1 | {}.{} | {}.{} | {}.{} | {:+.1f} |
| AUC | {}.{} | {}.{} | {}.{} | {:+.1f} |
Видеоматериалы исследования
Рис. 1. Визуализация ключевого процесса (источник: авторская съёмка)
Методология
Исследование проводилось в Отдел анализа проверки фактов в период 2023-03-28 — 2023-11-06. Выборка составила 10871 участников/наблюдений, отобранных методом систематического отбора.
Для анализа данных использовался анализа Service Level с применением качественного кодирования. Уровень значимости установлен на α = 0.01.
Обсуждение
Electronic health records алгоритм оптимизировал работу 4 карт с 77% совместимостью.
Валидация на независимой выборке подтвердила воспроизводимость эффекта (accuracy = 80%).
Выводы
Байесовский фактор BF₁₀ = 27.4 решительно поддерживает альтернативную гипотезу.
