江西开放数据创新应用大赛VTE赛道单特征0.5+分享

对VTE赛道的数据进行分析之后，发现诊断一栏的特征对整个结果的影响最大，所以想着能不能对诊断一栏的数据进行一个很好的处理。

一开始使用了OneHot编码对诊断特征数据进行编码，因为是字符数据，使用的模型不能直接使用，所以对诊断进行编码后，再送进去。但是最后的结果出人意料地低，线上只有0.1几，虽说是单特征，但是这样的效果实在太低了，所以就在想是不是特征本身没有问题的，是处理数据的方式还不太好。然后偶然看到网上有对字符数据特征进行处理的文章，主要是通过word2vec对文字生成词向量，再将词向量送入到模型中进行处理。

按照文章中的做法，单是针对诊断这一特征，做了简单的转换后，生成了11076*100维的数据，11076是原本数据中的行数，100是将诊断特征生成词向量之后的大小，送进模型进行运行后，发现最后的精度提升了不少，线下达到了0.2+

 这个结果对于单特征来说已经算是还可以了，至少比之前OneHot编码要很好多了。但是到这里还只是一部分，通过对整个训练集数据的分析，不难发现其中flag0和1的个数相差太多，也就是数据的类别分类不均衡，对于这样的数据，进行训练后预测，得到的模型精度肯定也不会太高，因此应该想办法提高数据类别的分类占比，在西瓜书上，针对这一问题，书中给出了过拟合的方法--使用SMOTE算法，对数据进行采用的过程中通过相似性同时生成并插样“少数类别数据”。

通过这样的做法，再重新训练模型后，效果大大出人意料，在线下已经达到了0.50+！！！！

 可以看到图中最后预测的结果达到了0.530，经检验，线上的精度也在0.50以上