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    AIWIN 心电图智能诊断Baseline【线上0.719】

    今天老肥和大家分享的是AIWIN的秋季赛-心电图智能诊断竞赛的任务一Baseline方案,线上与线下验证得分均为0.719,采用的是单模树模型。...赛题背景 心电图是临床最基础的一个检查项目,因为安全、便捷成为心脏病诊断的利器。每天都有大量的心电图诊断需求,但是全国范围内诊断心电图的专业医生数量不足,导致很多医院都面临专业心电图医生短缺的情况。...由于心电图数据与诊断的标准化程度较高,相对较易于运用人工智能技术进行智能诊断算法的开发。...Baseline方案 每个样本心电图的数据的形状为(12,5000), 一个非常直观的思路便是将其进行分导联采样再将所有导联展平作为训练的原始数据避免特征维度过大。...data[f'{f}_skew'] = data[feat].skew(1) return data 特征提取完后我们直接使用竞赛利器LightGBM进行五折交叉验证训练预测并生成提交文件即可

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    mock.js生成随机数据

    如果需要模拟大量数据,json-server也有快速的方法 接下来我们做一个json-server官方的实例(生成1000组user数据) 还是在test文件夹下,新建data.js文件,写入官方例子:...mockjs官方例子 然后运行:json-server data.js -p 3000 成功后地址栏打开localhost:3000你就会发现有1000条user数据 是不是很厉害,很方便。但是!...在实际开发中,我们需要的是更加正常点的数据,比如username应该是“马云”,“马化腾”...而不是千篇一律的user1、user2...并且需要有图片等等数据,如果需要这样的数据,mock.js就太合适了...生成的100条员工信息数据: ?...data.js代码 这段数据包含每条数据对应id、员工id(staff)、员工简介(evaluate)、员工部门(department)、随机1-3张照片 运行之后访问:http://localhost

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