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节点 n51

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 7a80f238a6: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 8726c0088a。改动的文件：solution/METHOD.md +6 −7、solution/run.py +39 −2

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 5bc137b..a90be0f 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,9 +1,8 @@ ## 改了什么-1. 移除类型内密度加权抽样（高斯核），恢复简单随机抽样。证据：node 30/35 用简单随机抽样得到 covariation 52.19/52.55，优于本节点密度加权的 51.35。密度加权将抽样概率集中于质心附近，压缩了表达云的尾部，反而破坏共变结构。-2. fw 权重微调：心脏 1.4→1.5，神经 0.25→0.2。在 node 36 原始值（1.6/0.15，direction 54.04）和第 1 轮缓和值（1.4/0.25，direction 53.99）之间取中间值，预期 direction 回升至 ~54 同时不过度扭曲 covariation。-3. 保留分层类型抽样保持组成比例，保留官方阶段过滤。+1. 恢复距离分箱分层抽样（N_BINS=20, MIN_CELLS_FOR_BINNING=30）。证据：Attempt 1（node 40）用此方法得到综合分 52.65（最高）、covariation 52.87、de_recovery 51.69，均优于当前节点的简单随机抽样（52.57 / 52.34 / 51.33）。分箱按到质心的距离分层等比抽样，保留类型内表达云的径向分布结构，同时不向质心集中概率（区别于已证伪的密度加权）。+2. 保留当前 fw 权重（心脏 1.5、神经 0.2、肠 0.9），不再细调（ANALYSIS 确认 1.4-1.6 区间差异在噪声内）。+3. 添加 scipy.sparse 导入以支持稀疏矩阵的 todense 转换。 ## 用到的知识与出处-- 实验表 node 30（covariation 52.19）和 node 35（covariation 52.55）：简单随机抽样优于分箱和密度加权-- 第 1 轮反馈：密度加权 covariation 51.35 仍低于 node 30/35 的简单随机-- 方法卡 k018：常数位移低于 copy_last，不加 shift-- 父节点 36 direction 54.04 来自 fw(1.6/0.15)，微调至 1.5/0.2 作为折中+- 实验表 Attempt 1（node 40，score 52.65）：距离分箱 + fw(1.5/0.2) 组合在四个分组上均优于或持平当前节点+- 父节点 ANALYSIS 中"密度加权已证伪"的结论不适用于等比分箱：分箱保持各距离层的比例，密度加权则向质心集中概率+- 方法卡 k018：不加全局位移diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex fc4c1d2..8a474f4 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -12,6 +12,8 @@ import argparse  import numpy as np +from scipy import sparse as sp+ from src.task1_temporal.view_io import (     inputs_by_time,     labels_of,@@ -24,6 +26,9 @@ from src.task1_temporal.view_io import (  import re +N_BINS = 20+MIN_CELLS_FOR_BINNING = 30+   _HP = re.compile(r"cm\b|cardi|heart|shf|endocard|oft\b|avc|ift\b|sv[- ]cm|v[- ]cm|proepicard|pericard|epicard|blood", re.I)@@ -68,8 +73,40 @@ def stratified_sample(labels: np.ndarray, X, n_target: int, rng: np.random.Gener         if n_take >= len(type_idx):             indices.append(type_idx)             continue-        chosen = rng.choice(type_idx, size=n_take, replace=False)-        indices.append(chosen)+        if len(type_idx) > MIN_CELLS_FOR_BINNING and n_take >= 5:+            sub = X[type_idx]+            if sp.issparse(sub):+                sub = np.asarray(sub.todense())+            else:+                sub = np.asarray(sub)+            centroid = sub.mean(axis=0)+            dists = np.linalg.norm(sub - centroid, axis=1)+            bin_edges = np.quantile(dists, np.linspace(0, 1, N_BINS + 1)[1:-1])+            bin_ids = np.searchsorted(bin_edges, dists)+            bin_props = np.bincount(bin_ids, minlength=N_BINS) / len(type_idx)+            per_bin = np.floor(bin_props * n_take).astype(int)+            rem = n_take - per_bin.sum()+            fr = (bin_props * n_take) - per_bin+            for i in np.argsort(-fr)[:rem]:+                per_bin[i] += 1+            per_bin = np.minimum(per_bin, np.bincount(bin_ids, minlength=N_BINS))+            chosen = []+            for b in range(N_BINS):+                b_idx = type_idx[bin_ids == b]+                nb = min(per_bin[b], len(b_idx))+                if nb > 0:+                    chosen.append(rng.choice(b_idx, size=nb, replace=False))+            if chosen:+                sel = np.concatenate(chosen)+            else:+                sel = rng.choice(type_idx, size=n_take, replace=False)+            if len(sel) < n_take:+                leftover = np.setdiff1d(type_idx, sel)+                extra = rng.choice(leftover, size=n_take - len(sel), replace=False)+                sel = np.concatenate([sel, extra])+            indices.append(sel)+        else:+            indices.append(rng.choice(type_idx, size=n_take, replace=False))     result = np.concatenate(indices)     if len(result) < n_target:         remaining_idx = np.setdiff1d(np.arange(n_total), result)

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

The binned sampling clearly hurt (52.05 vs parent 52.33). I'll revert to simple random sampling and instead add a mild per-type expression amplification to boost de_recovery (the weakest group at 51.33).

<<<<<<< SEARCH
N_BINS = 20
MIN_CELLS_FOR_BINNING = 30
=======
BETA = 0.04
>>>>>>> REPLACE

<<<<<<< SEARCH
def stratified_sample(labels: np.ndarray, X, n_target: int, rng: np.random.Generator, tw: np.ndarray | None = None) -> np.ndarray:
    unique, counts = np.unique(labels, return_counts=True)
    n_total = len(labels)
    if n_target >= n_total:
        return np.arange(n_total)
    if tw is not None:
        wc = counts.astype(np.float64) * tw
        props = wc / wc.sum() if wc.sum() > 0 else counts / n_total
    else:
        props = counts / n_total
    n_per_type = np.floor(props * n_target).astype(int)
    remainder = n_target - n_per_type.sum()
    frac = (props * n_target) - n_per_type
    top_idx = np.argsort(-frac)[:remainder]
    n_per_type[top_idx] += 1
    n_per_type = np.minimum(n_per_type, counts)
    indices = []
    for u, n_take in zip(unique, n_per_type):
        if n_take <= 0:
            continue
        type_idx = np.where(labels == u)[0]
        if n_take >= len(type_idx):
            indices.append(type_idx)
            continue
        if len(type_idx) > MIN_CELLS_FOR_BINNING and n_take >= 5:
            sub = X[type_idx]
            if sp.issparse(sub):
                sub = np.asarray(sub.todense())
            else:
                sub = np.asarray(sub)