总览 · ← 返回运行 20261002-034201-search-t1-abc-r1-C-native

节点 n42

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 e4b1c4ddaa: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 3ed9cbb827。改动的文件：solution/METHOD.md +2 −2、solution/run.py +4 −1

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 601de6d..70ae512 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,4 +1,4 @@ ## 改了什么-将 with-replace 加权抽样改为按类型分层的 without-replace 抽样：先按家族权重计算每型目标细胞数，再在每型内无放回抽样（不足时取全部），剩余名额从未选细胞中补齐。不加任何表达位移。理由：Program 1 用同样的分层无放回抽样在 de_recovery 上得到 51.33（vs 本节点 with-replace 的 49.35），且无放回避免了重复细胞导致的经验分布失真，应同时有利于 covariation。+回退第 1 轮的密度分层和权重调整（它们分别损害了 covariation -1.05 和 cell_state -0.62），恢复父节点 30 的权重 1.6/0.15/0.9 和简单无放回抽样。唯一新增改动：剩余名额的补齐抽样也按家族权重加权（而非均匀），使整体组成更一致地偏向目标权重，预期改善 cell_state。 ## 用到的知识与出处-Program 1 实验结果（de_recovery 51.33、direction 54.01，分层无放回 + EB 位移）；父节点 9 配置（权重 1.6/0.15/0.9）；第 0 轮反馈证明 EB 位移在 with-replace 下破坏 covariation，故本轮只用无放回抽样、不加位移。+第 1 轮反馈证明 binning 损害 covariation（52.19→51.14）、权重 1.7/0.2/0.85 损害 cell_state（51.14→50.52）；父节点 30 分析建议"针对 cell_state 微调家族权重"，但方向应是保持原权重、改善抽样一致性，而非改变权重值本身。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 05ac101..c053e81 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -93,7 +93,10 @@ def main() -> None:     rows = np.concatenate(indices)     if len(rows) < n_target:         remaining = np.setdiff1d(np.arange(n_total), rows)-        extra = rng.choice(remaining, size=n_target - len(rows), replace=False)+        rem_labels = labels[remaining]+        rem_w = np.array([family_weight(str(l)) for l in rem_labels], dtype=np.float64)+        rem_w /= rem_w.sum()+        extra = rng.choice(remaining, size=n_target - len(rows), replace=False, p=rem_w)         rows = np.concatenate([rows, extra])     X = last.X[rows]     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

stream

```METHOD
## 改了什么
回退第 1 轮的密度分层和权重调整（它们分别损害了 covariation -1.05 和 cell_state -0.62），恢复父节点 30 的权重 1.6/0.15/0.9 和简单无放回抽样。唯一新增改动：剩余名额的补齐抽样也按家族权重加权（而非均匀），使整体组成更一致地偏向目标权重，预期改善 cell_state。
## 用到的知识与出处
第 1 轮反馈证明 binning 损害 covariation（52.19→51.14）、权重 1.7/0.2/0.85 损害 cell_state（51.14→50.52）；父节点 30 分析建议"针对 cell_state 微调家族权重"，但方向应是保持原权重、改善抽样一致性，而非改变权重值本身。
```

<<<<<<< SEARCH
N_BINS = 10
MIN_CELLS_FOR_BINNING = 15


def family_weight(name: str) -> float:
    if _HEART_PAT.search(name):
        return 1.7
    if _REDUCED_PAT.search(name):
        return 0.2
    if _GUT_PAT.search(name):
        return 0.85
    return 1.0
=======
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
>>>>>>> REPLACE

<<<<<<< SEARCH
    from scipy import sparse as sp

    def _get_dense_block(X, idx):
        sub = X[idx]
        if sp.issparse(sub):
            return np.asarray(sub.todense())
        return np.asarray(sub)