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2024 美国大学生数学建模竞赛 C 题 · 独立完成案例
Scientify 独立完成 2024 MCM C 题网球势头建模,在严格留出的测试集上,准确率高于同题 Outstanding Winner 论文报告的两项准确率。
对照论文
对照结论
交付
同题 O 奖论文对照
C 题 O 奖论文 2401445 报告两项准确率:球员表现判断 82.40%,势头转折预测 77.60%。Scientify 在严格留出的测试集的 201 个预测时点上测得 96.02% 准确率与 91.51% 类别均衡准确率。
对照结果
Scientify 结果更高
四条准确率按同一坐标对比,数值取自各方案公开报告。
Scientify 在严格留出的测试集上取得 96.02% 准确率,比 C 题 O 奖论文报告的 82.40% 与 77.60% 分别高 13.62 与 18.42 个百分点。
自主执行过程
Scientify 在同一个工作区里自主提出假设、替换状态定义、发球先验、方向门控与决策规则,一路迭代到第九版本反事实状态机。开发集 macro F1 从第六版本的 0.79287 提升到 0.93722,最差单场 macro F1 从 0.74163 提升到 0.91971。
核对题面、数据字典与 7,284 行逐分数据,逐分重建比分与发球方状态。
从基线模型推进到确认状态机与发球校正门控,逐轮比较候选方案;第七版本的联合状态分布路线开发 macro F1 为 0.69958,已完整保留。
第九版本放弃转折门控与方向分类器,改为分别模拟下一分的两种结果,用训练期球员发球先验估计两个反事实分支。
先记录开发、调参与校准三组数据的指标,再由独立脚本在严格留出的测试集上完成测试。
Scientify 用完整记录保证结果可核查
可核查工作区
打开文件可以看到每一轮假设、代码、结果和检查记录。
mcm2024c_paper.pdf
完整论文,含 LaTeX 源码
已生成outer_result_v9.json
严格留出的测试集的 201 个预测时点结果
已生成frozen_directional_counterfactual_v9.json
开发与校准阶段的设置和指标
已记录directional_counterfactual_state.py
第九版本算法的反事实状态机代码
可运行audit.json
逐分数据与字段检查记录
已生成predictions.csv
逐时点预测与三类概率
已生成report.md
完整研究报告
已生成费用
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