心跳信号分类预测(天池数据集)

发布网友发布时间：2024-07-16 02:12

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热心网友时间：2024-08-10 06:50

阿里天池心跳预测挑战：深度解析与策略分享</

在一场紧张刺激的阿里天池心跳信号分类预测竞赛中，我和舍友携手合作，以严谨的策略和实践，成功地展示了我们的解决方案。我们聚焦于关键步骤，包括数据处理的精细打磨，模型构建的平衡艺术，以及优化策略的独到见解。

数据处理：平衡与洞察</

面对12000Hz的心电图数据，每秒200个采样点，我们首先面对的是样本不平衡的问题。我们针对类别1、2、3的样本数量较少，采用数据增强技术，通过DA_Scaling函数将它们扩充至与0类样本数量相近，具体为：0类22404，1类22164，2类24584，3类30850。这一步骤旨在消除训练偏差，提升模型性能。

数据清洗与特征提取</

在数据处理阶段，我们删除了样本尾部的持续0值，并将其转换为NaN。接着，我们以id-time-心跳信号格式重新组织数据，确保数据的完整性。利用tsfresh的强大功能，我们提取了时间序列特征，如ComprehensiveFCParameters，这为后续模型训练奠定了坚实基础。我们还建议将这些特征保存，以提升处理效率。

模型构建：精准与效率</

我们选择了随机森林模型，设置了500棵决策树，信息增益损失函数，最大特征数为n的平方根，深度控制在20。降维方面，我们采用了PCA，优化了模型的表现。最终，我们取得了令人瞩目的成绩：准确率95.6%，召回率和精确度均为95.5%，F1分数达到93.2%。通过对错误样本的分析，我们发现了模型在识别特定类别上的挑战，如第1类的P波基线、第2类的QRS波抖动和第3类的前51维特征。

未来改进与展望</

为了提升模型的准确性和鲁棒性，我们计划增加医学知识的融入，探索多模态输入的可能。同时，我们也将尝试不同的降维方法和模型，以发掘更多潜在的特征。此外，强化可视化分析将帮助我们更好地理解模型的决策过程。在此过程中，导师和室友的支持与合作起到了决定性作用。