关于我们

我们是谁

我们是专注于算法优化与风险评估的前沿科研团队，由来自计算机科学、数据分析和风险管理领域的专家组成。团队致力于通过创新算法解决行业痛点，提升风险预测的准确性和时效性。

当前研究

我们正在开发基于组合关键条件的风险评估系统，该系统正在验证CKC算法优于机器学习的泛化能力和不平衡数据的建模能力。本系统提供免费的CKC算法评估，捐赠后即可解锁机器学习算法的结果（注：目前机器学习算法没有CKC算法准确，请以CKC算法为主要参考）。核心功能包括：

• 不平衡数据建模的准确性
• 泛化能力的验证
• 提升机器学习算法的准确性

捐赠支持流程

您的捐赠，将支持我们不断更新数据，更新算法，将支持我们不断新增不同预期风险评估。（授权码可向客服免费获取）

未来研究计划

• 基于当前收集的数据，持续优化核心算法的预测准确率
• 运用捐赠资金开发新一代预期风险评测系统，重点突破领域为:心理健康预测

常见问题

• 风险评估应该为什么会有奇怪的问题？答：当前版本算法根据CDC的数据开发，机器学习算法如果缺少题项则不能进行计算，因此题会有诸如“您家庭收入是多少”，在下一个版本会优化这些题目。
• 部分选项设置不合理，如：过去30天，具体有多少天心情低落。也是由于缺乏数据，不得已采用的形式。在下一个版本会优化
• 部分测试，在最后一题会让填写是否具被诊断风险，该题作为后续的优化算法，并不参与本次风险计算。
• CKC算法的得分为计算结果，非百分比，只能进行横向比较，不具有具体含义。
• 查询的结果为最后一次评估的结果，之前的结果将会被覆盖。
• 为什么要设置捐赠功能？答：1）我们团队是普通打工人和学生；2）机器学习等训练，运行需要服务器费用；3）有捐赠支持，我们可以收集更多数据开发更多的风险评估算法。

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