概述
Task1.赛题理解
比赛时间：3月12日——5月12日
赛题以心电图心跳信号数据为背景，要求选手根据心电图感应数据预测心跳信号所属类别，其中心跳信号对应正常病例以及受不同心律不齐和心肌梗塞影响的病例，这是一个多分类的问题。
- 学习目标：理解比赛数据和评分体系
- 学习任务：下载并理解比赛数据
- 赛题理解：
- 根据比赛提供的数据集，选择建立合适的模型，预测不同类别的心跳信号。比赛的任务是预测心电图信号类别，比赛的数据总量超过20万，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。
- 在训练数据里，id为心跳信号分配的唯一标识，artbeat_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）。在测试数据里，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)。
- 求四种预测信号与真实信号的绝对值，绝对值越小越好。
- 赛题分析：
- 此赛题是一个多分类问题，有四个类别。
- 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。
最后
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