賽題介紹

科大訊飛：糖尿病遺傳風(fēng)險(xiǎn)檢測挑戰(zhàn)賽。背景：截至2022年，中國糖尿病患者近1.3億。中國糖尿病患病原因受生活方式、老齡化、城市化、家族遺傳等多種因素影響。同時(shí)，糖尿病患者趨向年輕化。

糖尿病可導(dǎo)致心血管、腎臟、腦血管并發(fā)癥的發(fā)生。因此，準(zhǔn)確診斷出患有糖尿病個(gè)體具有非常重要的臨床意義。糖尿病早期遺傳風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測將有助于預(yù)防糖尿病的發(fā)生。

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

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

賽題任務(wù)

在這次比賽中，您需要通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)集構(gòu)建糖尿病遺傳風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型，然后預(yù)測出測試數(shù)據(jù)集中個(gè)體是否患有糖尿病，和我們一起幫助糖尿病患者解決這“甜蜜的煩惱”。

賽題數(shù)據(jù)

賽題數(shù)據(jù)由訓(xùn)練集和測試集組成，具體情況如下：

• 訓(xùn)練集：共有5070條數(shù)據(jù)，用于構(gòu)建您的預(yù)測模型
• 測試集：共有1000條數(shù)據(jù)，用于驗(yàn)證預(yù)測模型的性能。

其中訓(xùn)練集數(shù)據(jù)包含有9個(gè)字段：性別、出生年份、體重指數(shù)、糖尿病家族史、舒張壓、口服耐糖量測試、胰島素釋放實(shí)驗(yàn)、肱三頭肌皮褶厚度、患有糖尿病標(biāo)識(shí)（數(shù)據(jù)標(biāo)簽）。

評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)

采用二分類任務(wù)中的F1-score指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)，F(xiàn)1-score越大說明預(yù)測模型性能越好，F(xiàn)1-score的定義如下：

其中：

賽題Baseline

導(dǎo)入數(shù)據(jù)

import pandas as pd
import lightgbm

數(shù)據(jù)預(yù)處理

data1=pd.read_csv('比賽訓(xùn)練集.csv',encoding='gbk')
data2=pd.read_csv('比賽測試集.csv',encoding='gbk')
#label標(biāo)記為-1
data2['患有糖尿病標(biāo)識(shí)']=-1
#訓(xùn)練集和測試機(jī)合并
data=pd.concat([data1,data2],axis=0,ignore_index=True)

#特征工程
"""
人體的成人體重指數(shù)正常值是在18.5-24之間
低于18.5是體重指數(shù)過輕
在24-27之間是體重超重
27以上考慮是肥胖
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['體重指數(shù)'].apply(BMI)
data['出生年份']=2022-data['出生年份']  #換成年齡
#糖尿病家族史
"""
無記錄
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=='無記錄':
        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['舒張壓']=data['舒張壓'].fillna(-1)
"""
舒張壓范圍為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['舒張壓'].apply(DBP)
data

訓(xùn)練數(shù)據(jù)/測試數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

train=data[data['患有糖尿病標(biāo)識(shí)'] !=-1]
test=data[data['患有糖尿病標(biāo)識(shí)'] ==-1]
train_label=train['患有糖尿病標(biāo)識(shí)']
train=train.drop(['編號(hào)','患有糖尿病標(biāo)識(shí)'],axis=1)
test=test.drop(['編號(hào)','患有糖尿病標(biāo)識(shí)'],axis=1)

構(gòu)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

模型驗(yàn)證

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)