Ochiq daraja T0 — sintetika, vaznlar, liderbord
ODIN’ni alohida qiladigan narsa: ochiq sintetik kogorta (CC0), model vaznlari + kartochkasi va BYOM-liderbord. Hammasi shu yerdan yuklab olinadi va takrorlanadi.
Sintetik kogorta (CC0) CC0
Haqiqiy kogortaning marginal taqsimotlarini aks ettiruvchi 1000 sintetik yozuv. Konveyerni tekshirish uchun, aniqlikni oʻlchash uchun EMAS (qoʻshma tuzilma soddalashtirilgan).
Yuklab olish · CSVModel vaznlari + kartochka
Nashr etilgan RF-ansambl (frozen test AUROC 0.8213, n=747). sklearn 1.6.1 talab qilinadi. Kalibrlangan ehtimollar tekis — jonli CDSS ularni kogortaga nisbatan persentilga aylantiradi.
Bazaviy natijani takrorlash
baseline.py vaznlar + sintetikadan ansambl AUROC’ini bosib chiqaradi. Kutilgan qiymat 0.82 dan past — bu toʻgʻri (sintetik joint’lar soddalashtirilgan).
pip install scikit-learn==1.6.1 pandas numpy
python3 baseline.py model-v0.pkl \
synthetic-dental-implants-v0.csv baseline.py → Liderbord — BYOM v0
Hozircha tashqi sabmitlar yoʻq. Protokol tayyor — birinchi boʻling.
Protokol: BYOM v0: your predictor reads the synthetic CSV (same columns, WITHOUT unfavorable_outcome) on stdin and writes one probability [0,1] per row to stdout — any runtime (script or `docker run -i`). Self-check first: `node validate-submission.mjs -- <your command>` (script in this folder; fetches the cohort itself). Then email info@dentum.uz — the registry runs your submission on the frozen held-out set (n=113) manually during the pilot.
Oʻz-oʻzini tekshirish (bitta buyruq):
curl -sO https://dentum.uz/registry/open/validate-submission.mjs && node validate-submission.mjs -- python3 predict.py Sintetika — CC0. Vaznlar tadqiqot prototipidan (akademik foydalanish; kartochkaga qarang). Bu tibbiy vosita EMAS.