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更新1种保奖思路+可直接运行的数据预处理代码

E题思路

先说下数据，随访流水号是患者的后续诊断号码，表3有对应的数据，首先需要做下数据整理，需要整理出每次诊断的指标（包括表1中人物信息、表2中的检查指标以及表3中的检查指标，基于流水号进行匹配整合）

这个题目主要涉及到机器学习算法，可以检查下数据是否有异常或缺失情况，采取必要处理

第一问：

第一小问：是标记患者是否发生血肿扩张，看附件2中HM_volume的几次指标数值的变化是否出现体积增加≥6 mL或相对体积增加≥33%的情况，是则标记为1，流水号后四位应该是几点几分钟，以首次流水号上的时间减去发病到首次检测的间隔时间作为0时刻，对时间和HM_volume指标值做插值拟合或者拟合关系式，并算出48小时的HM_volume值，然后判断是否发生血肿扩张，如果48小时内判断发生血肿扩张，则需要计算出刚好满足判断为血肿扩张的时间，注意HM_volume值单位是10^-3ml。

第二小问：基于患者首次检测的指标作为输入，是否48小时内是否发生水肿扩张为输出，用机器学习算法训练，训练集测试集划分见题目说明，模型训练好之后分别带入这几个数据集，算出对应的概率，这个概率别四舍五入了，一些算法最后输出的是整数，但是输出结构中能调出对应的概率。

 第二问：

第一小问：建立时间与HM_volume值的关系模型，并进行拟合检验，需要拿前100个患者的检测时间和HM_volume值数据来做分析，然后分别带入前100个患者的发病时间去计算下残差，最后建议填写平均值。

第二小问：先聚类，类别3-5个，然后分别按照第一小问的方式做就行。

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