【毕设课设】基于python机器学习实现人工智能辅助糖尿病预测源码+数据

人工智能辅助糖尿病预测

问题描述
心血管病、糖尿病等慢性疾病，每年导致的死亡人数占总死亡人数的80%，每年用于慢病医疗费用占中国公共医疗卫生支出的比例超过13%。作为一种常见慢性疾病，糖尿病目前无法根治，但却能通过科学有效的干预、预防和治疗，来降低发病率和提高患者的生活质量。阿里云联合青梧桐健康科技有限公司主办天池精准医疗大赛——人工智能辅助糖尿病遗传风险预测，希望用人工智能的方法处理、分析、解读和应用糖尿病相关大数据，让参赛选手设计高精度，高效，且解释性强的算法来挑战糖尿病精准预测这一科学难题，为学术界和精准医疗提供有力的技术支撑，帮助我们攻克糖尿病。

运行环境
python 3.5.2
numpy
pandas
xgboost
lightgbm
sklearn
文件说明
pre_test.ipynb 初赛code
final_test.ipynb 复赛code
else.py 比赛期间尝试的其他方法
final.csv 提交结果

分析思路
初赛时，预测血糖浓度，MSE为评判标准，drop大量缺失特征，对连续特征进行简单分箱降噪处理，对缺失值采用尝试采用-999，中位数，众数填充，最终基于本地CV对连续变量采用中位数填充，分类变量采用众数填充。基于可视化观察到一个血糖异常高的值，drop之后，线上提升较大。未进行样本平衡处理时，线上成绩一直在200开外，后想到分类方法，选取血糖浓度10为阈值，将血糖值降序排列后，取前1000个样本和后1000个样本进行训练预测测试集血糖分类，然后分别选用初始训练集血糖浓度高的前500个数据预测分类高的样本，后2000样本预测分类低的样本，线上效果显著，顺利进入复赛。

复赛，预测病人是否患有糖尿病，采用分类模型，f1_score为评分标准，基于原始数据背景，做了许多关于肾脏，心血管，酶细胞，血压的组合特征，尝试多项式组合特征，过拟合十分严重，弃用，尝试auto-sklearn方法，过拟合严重，弃用，最终采用相关系数和随机森林法选取100维特征，通过模型融合得到最终结果。

比赛感悟
过拟合是不可避免的，因此每次换数据之后，排行榜都是大变，有时候可以适当简化特征，简化模型，效果或许会出其不意

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