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天池糖尿病预测大赛 精准医疗挑战.7z

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简介：
天池糖尿病预测大赛是由阿里云主办的一场精准医疗领域数据竞赛，参赛者利用大数据和AI技术进行糖尿病风险评估模型构建，推动个性化医疗服务发展。 天池精准医疗大赛即将开始，主题是“人工智能辅助糖尿病遗传风险预测”。虽然赛题听起来很高深，但实际上的任务是根据年龄、性别、肝功能、血常规等体检指标来预测血糖值。比赛提供的数据量不大，大约有40个特征变量，训练集包含5000多个实例，测试集则包括1000个实例。

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  • 天池糖尿病预测大赛 精准医疗挑战.7z
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    天池糖尿病预测大赛是由阿里云主办的一场精准医疗领域数据竞赛，参赛者利用大数据和AI技术进行糖尿病风险评估模型构建，推动个性化医疗服务发展。 天池精准医疗大赛即将开始，主题是“人工智能辅助糖尿病遗传风险预测”。虽然赛题听起来很高深，但实际上的任务是根据年龄、性别、肝功能、血常规等体检指标来预测血糖值。比赛提供的数据量不大，大约有40个特征变量，训练集包含5000多个实例，测试集则包括1000个实例。
     
  • 天池精准医疗大赛：糖尿病预测挑战 Tianchi Diabetes Challenge
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    天池精准医疗大赛之糖尿病预测挑战是由阿里云主办的数据竞赛，致力于通过数据分析与机器学习技术提高糖尿病早期预测的准确率，促进个性化医疗的发展。 天池精准医疗大赛分为初赛、复赛和决赛三个阶段。初赛题目是针对2型糖尿病的回归问题，要求根据受检者的体检数据和临床信息预测血糖值；而复赛则是二分类问题，通过体检信息和基因信息判断是否患有妊娠糖尿病。本人作为积极向上团队的一员，在此次精准医疗大赛中取得了初赛top-11和复赛top-6的成绩。 当前代码仓库记录了我在比赛中的思路与代码。在公布初赛结果时，我发现有些参赛队伍的预测效果比我更好，但当时没有深入分析原因，仅将当时的部分代码进行了简单的整理以备后续参考。团队最终提交的复赛版本可以在天池社区技术圈中查看。 项目结构如下： - TianChi-Diabetes - preliminary：初赛代码 - repecharge：复赛代码
     
  • 天池精准医疗竞赛——糖尿病遗传风险的人工智能预测辅助（第一赛季）_tianchi-diabetes.zip
    优质
    天池精准医疗竞赛的第一赛季专注于开发人工智能模型以预测糖尿病的遗传风险，通过大数据和机器学习技术提高疾病预防的有效性。 天池精准医疗大赛——人工智能辅助糖尿病遗传风险预测第一赛季正在进行中。
     
  • 天池精准医疗竞赛——利用人工智能进行糖尿病遗传风险预测（含初赛与复赛数据）
    优质
    天池精准医疗竞赛聚焦于运用AI技术提升糖尿病遗传风险预测准确性。该赛事提供包含初赛和复赛数据，旨在促进医学界与科技界的交流合作，共同推进个性化医疗服务的发展。 天池精准医疗大赛——人工智能辅助糖尿病遗传风险预测（初赛和复赛数据）对于新手来说是一个很好的练习机会。
     
  • 瑞金医院糖尿病数据集——天池大赛专用
    优质
    本数据集由瑞金医院提供，专为阿里云天池大赛设计，包含大量糖尿病患者的医疗记录和检测结果，旨在促进糖尿病相关研究与创新。 天池大赛瑞金医院糖尿病数据集合。
     
  • 天池精准医疗竞赛——利用人工智能进行糖尿病遗传风险预测的代码与总结.zip
    优质
    本资料包包含用于参加天池精准医疗竞赛的代码及赛后总结，重点在于运用AI技术对糖尿病遗传风险进行预测分析。 【项目资源】：涵盖前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据以及课程资源等多种技术领域的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python等项目的源代码。 【项目质量】：所有提供的源码都经过严格测试，确保可以直接运行且功能正常后才上传发布。 【适用人群】：适合希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。这些资源可用于毕业设计项目、课程设计任务、大作业以及工程实训等初期项目立项阶段。 【附加价值】：每个项目都有较高的学习借鉴价值，同时也支持直接修改和复刻使用。对于有一定基础或者热衷于深入研究的人士而言，在此基础上进行代码的修改与功能扩展是十分可行且有价值的。 鼓励下载并利用这些资源来提高自己的技术水平，并欢迎各位互相交流心得，共同进步。
     
  • [二分类预测模型]糖尿病遗传风险检测挑战赛基准线模型
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    本项目针对糖尿病遗传风险检测挑战赛，构建了一个基础二分类预测模型，旨在评估个体未来患糖尿病的风险，为预防和早期干预提供数据支持。 该资源包括用于“2022讯飞开发者大赛-糖尿病遗传风险检测挑战赛”的比赛数据分析与模型构建的baseline代码。该赛题旨在根据性别、出生年份、体重指数、糖尿病家族史、舒张压、口服耐糖量测试、胰岛素释放实验、肱三头肌皮褶厚度和患有糖尿病标识等信息来预测此人是否患有糖尿病，本代码使用LightGBM模型进行二分类预测。