2024 美国大学生数学建模竞赛 C 题 · 独立完成案例

结果优于 O 奖论文:Scientify 独立完成 2024 MCM C 题

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

2024 MCM C 题 O 奖论文 2401445

对照结论

Scientify 结果更高

交付

论文、代码与完整工作区

同题 O 奖论文对照

Scientify 结果高于 C 题 O 奖论文

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

Scientify 第九版本 · 准确率96.02%
Scientify 第九版本 · 类别均衡准确率91.51%
O 奖论文 2401445 · 球员表现判断82.40%
O 奖论文 2401445 · 势头转折预测77.60%

四条准确率按同一坐标对比,数值取自各方案公开报告。

O 奖论文 2401445球员表现判断

82.40%

未报告

低于 Scientify 13.62 个百分点

O 奖论文 2401445势头转折预测

77.60%

未报告

低于 Scientify 18.42 个百分点

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 自主完成长周期探索,把算法迭代到第九版本

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。

研究对象
2024 MCM C 题网球势头
输入
题面、数据字典与 7,284 行逐分数据
约束
只使用截至当前分的信息
交付
研究报告、代码、预测与结果记录
  1. 01已完成

    读题与检查

    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。

  2. 02已完成

    迭代假设

    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。

  3. 03已完成

    反事实状态机

    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。

  4. 04已完成

    交付与测试

    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

  • 评测由独立脚本执行,开发、调参与校准三组数据的指标都写在工作区里。
  • 工作区保留了被替换的建模路线与完整检查记录。

可核查工作区

任务执行的记录

打开文件可以看到每一轮假设、代码、结果和检查记录。

正在准备工作区
01

mcm2024c_paper.pdf

完整论文,含 LaTeX 源码

已生成
02

outer_result_v9.json

严格留出的测试集的 201 个预测时点结果

已生成
03

frozen_directional_counterfactual_v9.json

开发与校准阶段的设置和指标

已记录
04

directional_counterfactual_state.py

第九版本算法的反事实状态机代码

可运行
05

audit.json

逐分数据与字段检查记录

已生成
06

predictions.csv

逐时点预测与三类概率

已生成
07

report.md

完整研究报告

已生成

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