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节点 n23

改了什么

方法说明?节点程序自带的 METHOD.md：这个程序做了什么、为什么。

来自 programs.git 42e6e802eb:solution/METHOD.md

调研员的计划

代码改动?这个节点的程序和父节点程序的逐行差别：绿色是新增，红色是删除。

对比：父节点版本 e966b7d074。改动的文件：solution/METHOD.md +7 −7、solution/run.py +50 −10

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex e0ceaeb..8e03583 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,9 +1,9 @@ ## 改了什么-1. 引入 node 9 的组成重加权机制：按细胞类型名正则匹配分家族（心脏系 1.6×、神经/表面外胚层 0.15×、内胚层 0.9×），将分层采样的目标比例从原始比例改为加权后比例。这在 proxy/proxy2 上应大幅提升（node 9 的 proxy 53.57 vs 当前 49.28），因为目标 E9.5 心脏细胞占比高于 E8.5。-2. 在类型内加入距离分箱采样（N_BINS=8）：按到质心的距离分箱，各箱按比例取样，保留类型内基因共变结构，改善 covariation（当前最弱组 45.51）。-3. 保留 ALPHA=0.1 的伪批量差值收缩，仅在两阶段视图（final、X3）生效。+1. 家族权重从 1.6/0.15/0.9 调整为 1.55/0.18/0.95（Program 2 的参数）：过高的心脏权重（1.6）使部分类型触及 n_per_type≤counts 上限后剩余配额被非心脏细胞填充，稀释了富集效果；适度降低心脏权重、提高神经/内胚层权重使目标比例更可达，减少截断效应。Program 2 用此权重在 proxy 达 53.49（当前 52.97）。+2. MIN_CELLS_FOR_BINNING 从 15 提高至 20：小类型（15-20 细胞）的分位数分箱边界噪声大，可能引入采样偏差；Program 2 用 20 在 proxy 上表现更好。+3. 保留第 0-1 轮的 EB 标量收缩（shrink=mean(delta²/(delta²+SE²))）和 ALPHA=0.025 不变，维持 X3 和 covariation 的增益。 ## 用到的知识与出处-- 实验表 node 9：组成重加权在 proxy 上达 53.57（+4.29），证明心脏系上调、神经下调有效-- 实验表 node 4 ANALYSIS：covariation 是最低组（45.51），建议改进类型内采样质量-- Program 2/3（attempt 2/3）：距离分箱采样改善 covariation（48.3+）-- 方法卡 k018：α=1 低于 copy_last，收缩系数 α∈[0,1]+- 实验表 Program 2（score 52.08）：权重 1.55/0.18/0.95 + MIN_CELLS=20 在 proxy 达 53.49+- 第 1 轮反馈：proxy 52.97 未改善，是主要短板；X3 49.35 和 covariation 50.51 已改善+- 方法卡 k018：收缩系数 α∈[0,1]+- 父节点 ANALYSIS：direction/proxy 是最值得压榨的组diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 7f53108..47c2b7f 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -14,7 +14,7 @@ import re import numpy as np from scipy import sparse as sp -from src.task1_temporal.baselines import shift_rows, type_deltas+from src.task1_temporal.baselines import shift_rows from src.task1_temporal.view_io import (     inputs_by_time,     labels_of,@@ -25,9 +25,9 @@ from src.task1_temporal.view_io import (     write_prediction, ) -ALPHA = 0.1-N_BINS = 8-MIN_CELLS_FOR_BINNING = 30+ALPHA = 0.025+N_BINS = 12+MIN_CELLS_FOR_BINNING = 20  _HEART_PAT = re.compile(     r"cm\b|cardi|heart|shf|endocard|oft\b|avc|ift\b|sv[- ]cm|v[- ]cm|"@@ -46,11 +46,11 @@ _GUT_PAT = re.compile(  def family_weight(name: str) -> float:     if _HEART_PAT.search(name):-        return 1.6+        return 1.55     if _REDUCED_PAT.search(name):-        return 0.15+        return 0.18     if _GUT_PAT.search(name):-        return 0.9+        return 0.95     return 1.0  @@ -61,6 +61,47 @@ def _submatrix(X, mask):     return np.asarray(sub)  +def eb_shrunk_deltas(prev_X, prev_labels, last_X, last_labels, alpha):+    prev_types = set(np.unique(prev_labels))+    last_types = np.unique(last_labels)+    deltas = {}+    for t in last_types:+        last_mask = last_labels == t+        n_last = int(last_mask.sum())+        if n_last == 0:+            continue+        last_sub = last_X[last_mask]+        if sp.issparse(last_sub):+            mean_last = np.asarray(last_sub.mean(axis=0)).ravel()+            var_last = np.asarray(last_sub.multiply(last_sub).mean(axis=0)).ravel() - mean_last**2+        else:+            arr = np.asarray(last_sub)+            mean_last = arr.mean(axis=0).ravel()+            var_last = arr.var(axis=0).ravel()+        var_last = np.maximum(var_last, 0.0)+        if t in prev_types:+            prev_mask = prev_labels == t+            n_prev = int(prev_mask.sum())+            prev_sub = prev_X[prev_mask]+            if sp.issparse(prev_sub):+                mean_prev = np.asarray(prev_sub.mean(axis=0)).ravel()+                var_prev = np.asarray(prev_sub.multiply(prev_sub).mean(axis=0)).ravel() - mean_prev**2+            else:+                arr_p = np.asarray(prev_sub)+                mean_prev = arr_p.mean(axis=0).ravel()+                var_prev = arr_p.var(axis=0).ravel()+            var_prev = np.maximum(var_prev, 0.0)+            delta = mean_last - mean_prev+            se2 = var_prev / max(n_prev, 1) + var_last / max(n_last, 1)+            n_eff = min(n_prev, n_last)+            size_factor = n_eff / (n_eff + 50.0)+            shrink = float(np.mean(delta**2 / (delta**2 + se2 + 1e-10)))+            deltas[t] = alpha * size_factor * shrink * delta+        else:+            deltas[t] = np.zeros(last_X.shape[1])+    return deltas++ def weighted_stratified_sample(     labels: np.ndarray, X, n_target: int, rng: np.random.Generator ) -> np.ndarray:@@ -144,10 +185,9 @@ def main() -> None:     if len(official) >= 2:         prev = read_stage(args.data, official[-2], genes)         prev_labels = labels_of(prev)-        deltas = type_deltas(prev.X, prev_labels, last.X, labels)+        deltas = eb_shrunk_deltas(prev.X, prev_labels, last.X, labels, ALPHA)         del prev-        shrunk = {k: v * ALPHA for k, v in deltas.items()}-        X = shift_rows(X, labels[rows], shrunk)+        X = shift_rows(X, labels[rows], deltas)     write_prediction(X, genes, args.out, seed=args.seed)  

调研来源?调研员查到并用到的知识条目和文献检索结果（只列标题和编号）。

没有记录调研来源。

分析结果?分析员写的 ANALYSIS.json：改了什么、各组分数怎么变、假设是否成立、经验和下一步建议。

对话摘要?每个角色和大模型对话的统计：轮数、工具调用、用时、token 数和最后的回答摘录；原始记录只给路径。

只给统计和最后回答的摘录；完整对话请到原始记录位置里列出的文件看。

分析员

ANALYSIS.json written

native

审查员

REVIEW.json written

stream

Looking at the results, proxy is stuck at 52.97. Program 2 achieved proxy 53.49 with slightly different family weights (1.55/0.18/0.95) and MIN_CELLS_FOR_BINNING=20. The current weights (1.6/0.15/0.9) may be too aggressive - over-upweighting heart types hits the `n_per_type = np.minimum(n_per_type, counts)` cap, then the remainder gets filled with non-heart cells, diluting the enrichment.

Also, MIN_CELLS_FOR_BINNING=15 may activate binning on small types where quantile-based bin edges are noisy, slightly hurting proxy. Program 2's threshold of 20 avoids this.

<<<<<<< SEARCH
def family_weight(name: str) -> float:
    if _HEART_PAT.search(name):
        return 1.6
    if _REDUCED_PAT.search(name):
        return 0.15
    if _GUT_PAT.search(name):
        return 0.9
    return 1.0
=======
def family_weight(name: str) -> float:
    if _HEART_PAT.search(name):
        return 1.55
    if _REDUCED_PAT.search(name):
        return 0.18
    if _GUT_PAT.search(name):
        return 0.95
    return 1.0
>>>>>>> REPLACE

<<<<<<< SEARCH
ALPHA = 0.025
N_BINS = 12
MIN_CELLS_FOR_BINNING = 15
=======
ALPHA = 0.025
N_BINS = 12
MIN_CELLS_FOR_BINNING = 20
>>>>>>> REPLACE

```METHOD
## 改了什么
1. 家族权重从 1.6/0.15/0.9 调整为 1.55/0.18/0.95（Program 2 的参数）：过高的心脏权重（1.6）使部分类型触及 n_per_type≤counts 上限后剩余配额被非心脏细胞填充，稀释了富集效果；适度降低心脏权重、提高神经/内胚层权重使目标比例更可达，减少截断效应。Program 2 用此权重在 proxy 达 53.49（当前 52.97）。
2. MIN_CELLS_FOR_BINNING 从 15 提高至 20：小类型（15-20 细胞）的分位数分箱边界噪声大，可能引入采样偏差；Program 2 用 20 在 proxy 上表现更好。
3. 保留第 0-1 轮的 EB 标量收缩（shrink=mean(delta²/(delta²+SE²))）和 ALPHA=0.025 不变，维持 X3 和 covariation 的增益。
## 用到的知识与出处