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2023年华为杯数学建模竞赛E题思路

一、问题理解

数学建模竞赛的E题，题目背景涉及到了大数据和人工智能的结合。题目要求我

们通过对给定数据集的分析，建立一个预测模型，并利用该模型对新的数据进行

预测。

1.1题目理解

题目要求我们使用人工智能方法建立一种模型，预测某种疾病的发生。数据集包

括病人的年龄、性别、血压、血糖等指标，以及是否患有该疾病。

1.2问题建模

我们可以将这个问题视为一个二分类问题，即预测疾病发生与否。我们的模型需

要从给定的数据中学习疾病的特征，并根据这些特征预测新的数据点的疾病状态。

二、数据收集

对于这个问题，我们需要的数据包括：病人的基本信息（如年龄、性别等）和疾

病的状态。这些数据可以从公共数据库或医疗机构的记录中获取。

2.1数据清洗

在收集数据后，我们需要进行数据清洗，以移除无效和错误的数据，处理缺失值，

以及进行必要的预处理。

2.2数据预处理

数据预处理包括对数据进行归一化处理，使得不同尺度的特征具有可比性。此外，

我们还需要对数据进行必要的特征选择和特征工程，以便提取出对疾病预测有帮

助的特征。

三、特征提取

在收集并预处理数据后，我们需要提取出对疾病预测有帮助的特征。这可能包括

患者的年龄、性别、血压、血糖等生理指标，以及可能存在的其他对疾病有影响

的环境因素。

3.1特征选择

在所有可能的特征中，我们需要选择出对疾病预测有帮助的特征。这可以通过统

计方法（如卡方检验）或机器学习方法（如决策树、随机森林）来进行。

3.2特征工程

除了直接使用原始特征外，我们还可以通过特征工程来创建新的特征。这可能包

括计算特征的组合（如年龄和血压的组合），或者将原始特征转换为新的特征（如

将血压转换为收缩压和舒张压）。

四、模型建立

在提取了有用的特征后，我们需要建立一个模型来预测疾病的发生。我们可以使

用各种机器学习方法来解决这个问题，如决策树、随机森林、支持向量机等。

4.1模型选择

选择哪种模型取决于数据的性质和我们的需求。例如，如果我们希望模型能够处

理大量输入变量且对变量之间的关系敏感，那么随机森林可能是一个好的选择。

如果我们需要一个模型能够解释每一个预测背后的原因，那么决策树可能更为适

合。

4.2模型训练与优化

一旦我们选择了模型，我们就可以使用训练数据进行模型训练。。我们可以通过

交叉验证来选择最佳的模型参数，通过调整模型的超参数（如树的数量、树的深

度等）来优化模型的性能。我们还可以使用正则化方法（如L1和L2正则化）

来防止过拟合。

五、模型评估与验证

为了了解模型的性能如何，我们需要对模型进行评估。这可以通过使用测试数据

集来进行，也可以通过交叉验证来进行。我们需要使用适当的评估指标（如准确

率、精确率、召回率等）来衡量模型的性能。

5.1模型评估指标选择

准确率、精确率、召回率等是常用的分类模型评估指标。准确率表示正确预测的

样本数占总样本数的比例；精确率表示正确预测的正样本数占预测为正的样本数

的比例；召回率表示正确预测的正样本数占实际为正的样本数的比例。我们需要

根据实际问题的需求来选择合适的评估指标。

5.2模型验证方法选择

对于模型的验证，我们可以使用测试集来直接评估模型的性能。我们也可以使用

交叉验证方法来评估模型的性能，交叉验证方法可以更好地反映模型的泛化能力。

在验证过程中，我们还需要注意处理过拟合和欠拟合等问题。