心跳新号分类预测Task1

心电图心跳信号分类预测-Task1

1.1学习目标

• 理解赛题数据和目标，清楚评分体系。
• 完成相应报名，下载数据和结果提交打卡（可提交示例结果），熟悉比赛流程

1.2了解赛题

• 赛题概况
• 数据概况
• 预测指标
• 分析赛题

1.2.1赛题概况

比赛要求参赛选手根据给定的数据集，建立模型，预测不同的心跳信号。赛题以预测心电图心跳信号类别为任务，数据集报名后可见并可下载，该该数据来自某平台心电图数据记录，总数据量超过20万，主要为1列心跳信号序列数据，其中每个样本的信号序列采样频次一致，长度相等。为了保证比赛的公平性，将会从中抽取10万条作为训练集，2万条作为测试集A，2万条作为测试集B，同时会对心跳信号类别（label）信息进行脱敏。

1.2.2数据概况

一般而言，对于数据在比赛界面都有对应的数据概况介绍（匿名特征除外），说明列的性质特征。了解列的性质会有助于我们对于数据的理解和后续分析。

Tip:匿名特征，就是未告知数据列所属的性质的特征列。

train.csv

• id 为心跳信号分配的唯一标识
• heartbeat_signals 心跳信号序列(数据之间采用“,”进行分隔)
• label 心跳信号类别（0、1、2、3）

testA.csv

• id 心跳信号分配的唯一标识
• heartbeat_signals 心跳信号序列(数据之间采用“,”进行分隔)
• 

1.2.3预测指标

需提交4种不同心跳信号预测的概率，选手提交结果与实际心跳类型结果进行对比，求预测的概率与真实值差值的绝对值。
具体计算公式如下：

其实多分类的评价指标的计算方式与二分类完全一样，只不过我们计算的是针对于每一类来说的召回率、精确度、准确率和 F1分数。

1.2.4赛题分析

本题为传统的数据挖掘问题，通过数据科学以及机器学习深度学习的办法来进行建模得到结果。
本题为典型的多分类问题，心跳信号一共有4个不同的类别

主要应用xgb、lgb、catboost，以及pandas、numpy、matplotlib、seabon、sklearn、keras等等数据挖掘常用库或者框架来进行数据挖掘任务。
注：在使用jupyter时，缺少xgboost、catboost等库，用pip无法下载时，使用pip3解决。

1.3代码分析

baseline代码运行情况：

1.4 结果上传