בפרוייקט חקרנו dataset של מחקר פסיכיאטרי שנעשה ב 1960 ובו חקרו 861 מטופלים שעברו 11 מבחנים עם תוצאה רציפה, תוצאות אלה נבחנו על יד 29 רופאים (שופטים) שהעניקו לכל מטופל ציון מ- 1 עד 11 כאשר 11 מציין הכי פסיכוטי ו1 הכי נוירוטי.
בשלב המחקר בדקנו מספר אפשרויות לאמן מודלי ML מסוגים שונים (Linear Regression, Decision Trees, Random Forests, XGBoost) ובכך לייצר שופט ממוחשב תואם לכל שופט אנושי. חיפשנו מהו המודל והיפר הפרמטרים החוזים בצורה הטובה ביותר כל שופט אנושי בנפרד.
לאחר מכן ניסינו ליצור שופט אוניברסלי החוזה בצורה הטובה ביותר לכל השופטים ביחד, וניסינו להבין את הקשר בין המודלים של השופטים היחידים לבין המודל של השופט האוניברסלי.
אנו מאמינים כי ניתן להכליל את המחקר שלנו גם למחקרים נוספים של קבלת ההחלטות על בעיות אחרות. בפרוייקט קיבלנו את התוצאה הטובה ביותר באמצעות XGBoost הגענו לרמת דיוק של ~80%.
המחקר בוצע בשיתוף פעולה עם פרופ' יואב גנזך וד"ר איל זינגר מבית הספר לכלכלה, וכן עם ד"ר שראל כהן ג'ורג' קור מהמכללה האקדמית ת"א-יפו.