最新数据挖掘赛事方案梳理！

Posted 2022-06-27 Datawhale

 Datawhale赛事 

作者：牧小熊，华中农业大学，Datawhale成员

赛题介绍

科大讯飞：糖尿病遗传风险检测挑战赛。背景：截至2022年，中国糖尿病患者近1.3亿。中国糖尿病患病原因受生活方式、老龄化、城市化、家族遗传等多种因素影响。同时，糖尿病患者趋向年轻化。

糖尿病可导致心血管、肾脏、脑血管并发症的发生。因此，准确诊断出患有糖尿病个体具有非常重要的临床意义。糖尿病早期遗传风险预测将有助于预防糖尿病的发生。

赛事地址：http://challenge.xfyun.cn/topic/info?type=diabetes&ch=ds22-dw-gzh01

源代码：https://github.com/datawhalechina/competition-baseline

赛题任务

在这次比赛中，您需要通过训练数据集构建糖尿病遗传风险预测模型，然后预测出测试数据集中个体是否患有糖尿病，和我们一起帮助糖尿病患者解决这“甜蜜的烦恼”。

赛题数据

赛题数据由训练集和测试集组成，具体情况如下：

• 训练集：共有5070条数据，用于构建您的预测模型

• 测试集：共有1000条数据，用于验证预测模型的性能。

其中训练集数据包含有9个字段：性别、出生年份、体重指数、糖尿病家族史、舒张压、口服耐糖量测试、胰岛素释放实验、肱三头肌皮褶厚度、患有糖尿病标识（数据标签）。

评分标准

采用二分类任务中的F1-score指标进行评价，F1-score越大说明预测模型性能越好，F1-score的定义如下：

其中：

赛题Baseline

导入数据

import pandas as pd
import lightgbm

数据预处理

data1=pd.read_csv('比赛训练集.csv',encoding='gbk')
data2=pd.read_csv('比赛测试集.csv',encoding='gbk')
#label标记为-1
data2['患有糖尿病标识']=-1
#训练集和测试机合并
data=pd.concat([data1,data2],axis=0,ignore_index=True)

#特征工程
"""
人体的成人体重指数正常值是在18.5-24之间
低于18.5是体重指数过轻
在24-27之间是体重超重
27以上考虑是肥胖
高于32了就是非常的肥胖。
"""
def BMI(a):
    if a<18.5:
        return 0
    elif 18.5<=a<=24:
        return 1
    elif 24<a<=27:
        return 2
    elif 27<a<=32:
        return 3
    else:
        return 4
    
data['BMI']=data['体重指数'].apply(BMI)
data['出生年份']=2022-data['出生年份']  #换成年龄
#糖尿病家族史
"""
无记录
叔叔或者姑姑有一方患有糖尿病/叔叔或姑姑有一方患有糖尿病
父母有一方患有糖尿病
"""
def FHOD(a):
    if a=='无记录':
        return 0
    elif a=='叔叔或者姑姑有一方患有糖尿病' or a=='叔叔或姑姑有一方患有糖尿病':
        return 1
    else:
        return 2
    
data['糖尿病家族史']=data['糖尿病家族史'].apply(FHOD)
data['舒张压']=data['舒张压'].fillna(-1)
"""
舒张压范围为60-90
"""
def DBP(a):
    if a<60:
        return 0
    elif 60<=a<=90:
        return 1
    elif a>90:
        return 2
    else:
        return a
data['DBP']=data['舒张压'].apply(DBP)
data

训练数据/测试数据准备

train=data[data['患有糖尿病标识'] !=-1]
test=data[data['患有糖尿病标识'] ==-1]
train_label=train['患有糖尿病标识']
train=train.drop(['编号','患有糖尿病标识'],axis=1)
test=test.drop(['编号','患有糖尿病标识'],axis=1)

构建模型

def select_by_lgb(train_data,train_label,test_data,random_state=2022,metric='auc',num_round=300):
    clf=lightgbm
    train_matrix=clf.Dataset(train_data,label=train_label)

    params=
            'boosting_type': 'gbdt',  
            'objective': 'binary',
            'learning_rate': 0.1,
            'metric': metric,
            'seed': 2020,
            'nthread':-1 
    model=clf.train(params,train_matrix,num_round)
    pre_y=model.predict(test_data)
    return pre_y

模型验证

test_data=select_by_lgb(train,train_label,test)
pre_y=pd.DataFrame(test_data)
pre_y['label']=pre_y[0].apply(lambda x:1 if x>0.5 else 0)
result=pd.read_csv('提交示例.csv')
result['label']=pre_y['label']
result.to_csv('baseline.csv',index=False)

上分建议

本题中的模型部分用了相当简单的方法，lightgbm算法中没有进行交叉数据验证，同时也仅仅使用了默认参数，因此选手可以在这个Baseline的基础上进行进一步的参数优化于模型融合，同时注意到本公开的算法中特征工程构建进行了一部分的演示，选手可以根据糖尿病的相关医学特点进行对特征进一步挖掘，从而提升比赛的成绩~

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