資料收集用了將近一個月。
測序中心這陣子的生意比靈草種植還紅火。趙大富從“首席接待官”升級成了“測序中心副主任”，每天在院裡招呼人排隊，手裡拿著一本登記冊，挨個點名。
來的人先測靈根基因型，陳小雨坐在角落裡，手裡的筆刷刷刷地記。測完之後，按靈根型別分發給對應版本的改良功法。練三天，回來複測，靈氣執行資料全部錄入LIMS系統。
流程跑起來之後，資料量蹭蹭漲。
林衍每天晚上的工作就是看資料。五十三份、一百二十份、兩百份、三百份。每一個樣本都是一套靈根基因型加上一套功法執行引數。他把這些資料按靈根型別分組，標註每個人的SNP變異位點、窄口位置、分流方案。
到第西十七天的時候，資料集裡有了八十六份完整的“基因型-功法適配”配對樣本。覆蓋火、土、金、水、木五種單靈根，以及七種雙靈根組合。
八十六份，放在任何一個宗門的功法改良歷史上，都是前所未有的樣本量。以前的人改功法，靠的是幾個弟子的體會和師父的經驗判斷。他現在手上有八十六個人的完整資料，基因型、靈氣路徑、壓力分佈、適配方案，一目瞭然。
“夠了。”林衍對著螢幕上的樣本統計表說了一句。
樣本量不算大，但八十六份資料、十二種靈根型別，勉強能跑一個初步的適配模型了。
意識沉入體內實驗室。
白色空間裡，LIMS系統介面己經開啟。林衍把“功法適配資料集v0.1”匯入到分析框架中，然後新建了一個機器學習專案。
“功法適配演算法，訓練集八十六份樣本。輸入：靈根基因型、修為階段、經脈狀態。輸出：個性化靈氣執行路徑、限速引數、安全閾值。”
他在演算法選擇上猶豫了一下。
如果是地球上的資料科學專案，他可能會用隨機森林或者梯度提升樹——這些模型對結構化資料的分類和迴歸效果都不錯。但功法適配不是簡單的分類問題。靈氣執行路徑是一整套連續的空間引數，不是“類別A”或“類別B”能概括的。
他最終選了一個混合方案。第一階段用決策樹做靈根型別分類，確定大方向的功法版本。第二階段用迴歸模型微調路徑引數——每個節點的位置、分流比例、緩衝長度。
訓練策略是他在地球上做GWAS研究時學的套路。先用粗粒度的模型學大規律，再用細粒度的模型學個體差異。分兩步走，比一步到位穩得多。
“開始訓練。”
系統跑了起來。進度條緩緩推進，八十六份樣本被隨機分成訓練集和驗證集，七比三的比例。訓練集用來學習規律，驗證集用來檢驗準確率。
林衍站在虛擬螢幕前面，看著訓練誤差一點點下降。
前二十輪，誤差降得很快——演算法在學大方向的東西，比如火靈根的人壓力集中在火屬性經脈上，需要更多的火系緩衝迴路。三十到五十輪，誤差下降變慢——學的是中等粒度的規律，比如SNP變異對窄口位置的影響。五十輪之後，誤差曲線趨於平緩——剩下的都是個體層面的細碎差異，模型在努力擬合。
“停。”林衍在第六十五輪按了暫停。再繼續就過擬合了。
“驗證集準確率評估。”
系統執行。螢幕上跳出結果：
“適配準確率：89.3%。”
“錯誤型別分佈：路徑偏差6.1%，壓力超標3.2%，限速引數不準1.4%。”
“建議：繼續收集樣本以提升準確率。”
林衍盯著那行數字看了很久。
89.3%。
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