【阿里天池赛题】医学影像报告异常检测--赛题思路分析

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详细赛题

【阿里天池赛题】2021年赛道一：医学影像报告异常检测

1 初赛赛题分析

（1）最多17个输入，但不固定，17类label，每个label0-1分类，但需要计算每个label的概率 样本数量为10份 训练集10000 测试集3000 （2）初赛是一个文本多标签多分类问题 sklearn包中的两个函数来计算预测结果和预测概率

• predict()：返回预测标签结果
• predict_proba()：预测属于某个标签的概率

2 赛题处理思路

（1）详细分析赛题 待完善。。。 （2）数据预处理

• 缺失值填充(pandas包)
• 异常值处理
• 是否有噪音，是否需要数据清洗
• 数据分布(Label类别分布、句子长度分布、统计特征的分布异常值、统计字段的缺失比例)+不均衡分布处理 （3）特征工程(特征值抽取)
• 脱敏数据特征提取
• 文本的向量处理（参考天池的新闻文本分类也是处理文本向量）
• 抽取的角度（需要头脑风暴）
• 特征处理(归一化、特征、标签编码) （4）分类模型
• 分类算法：NB(Naive Bayes)，决策树、SVM、KNN、LR(Logistic Regression)等
• 集成学习：RF(Random Forest)、GBDT、Adaboost、XGBoost、LightGBM、GatBoot等
• 神经网络：DL模型如CNN、LSTM、RNN等 当数据量不大，暂不优先考虑神经网络 （5）优化
• 算法优化
• 参数优化

3 准备工作

查找相关和类似赛题(关键词：文本分类、多分类、文本向量处理、文本向量神经网络、脱敏数据处理)

• 文本分类：天池新闻文本赛题
• 二分类：Kaggle泰坦尼克号二分类问题
• 文本多分类：FlyAI医疗文本分类
• 脱敏数据的处理赛题：2018 腾讯广告算法大赛、2018 高校大数据挑战赛—快手活跃用户预测、2018JD Dialog Challenge 任务导向型对话系统挑战赛(比赛信息汇总)
• 数据处理相关赛题：天猫重复购买预测