2024钉钉杯B题医疗门诊患者及用药数据案例分析
二、解决问题
预测分析
1.针对康复医学科一病房。以日期、患者人数、药品总收入、当日病房妆入为基阳输入数指构建2个不同类里的时间序列预测核型，分别侯测对应的门诊收入数据，目标为表中这个科室空白的数据。
2.针对康复医学科二病房，以日期、患者人数、药品总收入、当日病房妆入为基码输入数据构建2个不同类业的时间序列预测挖型，分别族测对应的门诊收入数据，目标为表中这个科空空横型的类型、结构、参效等可自行选择和设计。数招集可自行选择划分训练和验证数据比例。
3.结合上述两个模型，构建集成学习模型，针对隶复医学科三病房，预剧对应的门诊收入数据。已提供的三席房数据可作为某成学习模型微诵训练的基础数据。评分将根据在各个数招集上预测的准确性平均值进行客观综合评分。
为了解决这个问题，我们需要构建和训练时间序列预测模型，并使用集成学习方法来优化预测结果。以下是一个详细的步骤指南，涵盖数据准备、模型构建、训练和评估过程。
一、问题描述
1.1 问题1
针对康复医学科一病房，以日期、患者人数、药品总收入、当日病房收入为基础输入数据，构建2个不同类型的时间序列预测模型,分别预测对应的门诊收入数据，目标为表中这个科室空白的数据。
1.2 问题2
针对康复医学科二病房，以日期、患者人数、药品总收入、当日病房收入为基础输入数据，构建2个不同类型的时间序列预测模型，分别预测对应的门诊收入数据，目标为表中这个科室空白的数据。
1.3 问题3
结合上述两个模型，构建集成学习模型，针对康复医学科三病房，预测对应的门诊收入数。
据。已提供的三病房数据可作为集成学习模型微调训练的基础数据。
二、数据准备
1.1 数据加载与清洗
使用Python的Pandas库加载Excel文件。
检查数据中的缺失值、异常值，并进行相应的处理（如填充、删除或插值）。
确保日期列是日期时间格式，以便于时间序列分析。
1.2 特征选择
选择“日期”、“患者人数”、“药品总收入”、“当日病房妆入”作为输入特征。
目标变量是“门诊收入”。
1.3 数据划分
将数据按日期顺序排列。
划分训练集和验证集（例如，使用前80%的数据作为训练集，后20%作为验证集）。
三、问题分析
问题1思路
①对样本进行缺失值、异常值探究
②进行特征工程：从原有特征生成新交互特征【可选】
③构建模型:LSTM、VAR、Prohet等模型
④调参：贝叶斯搜索、随机搜索、网格搜索等
⑤训练集划分：留出法、K折交叉验证、K折随机交叉验证等。
问题2思路
①对样本进行缺失值、异常值探究
②进行特征工程：从原有特征生成新交互特征【可选】
③构建模型:LSTM、VAR、Prohet等模型
四、模型构建
1.1 时间序列预测模型
模型选择：可以考虑使用ARIMA、SARIMA、Prophet、LSTM（长短期记忆网络）或Transformer等模型。
构建两个不同类别的模型：例如，一个基于统计方法（如ARIMA），另一个基于机器学习（如LSTM）。
1.2 模型训练
对每个病房（康复医学科一、二）分别训练两个模型。
使用训练集数据训练模型，并在验证集上进行初步评估。
2.1集成学习模型
选择集成策略：可以使用简单平均、加权平均、堆叠（Stacking）等方法。
训练集成模型：使用康复医学科一和二病房的模型预测结果作为输入，结合康复医学科三病房的少量数据（如果有的话），训练集成模型。
五、模型评估与优化
在验证集上评估集成模型的性能。
根据评估结果调整模型参数或集成策略。
重复上述步骤，直到达到满意的预测准确性。
六、预测与结果提交
使用训练好的集成模型对康复医学科三病房的空白数据进行预测。
提交预测结果，并准备相关的模型解释和性能评估报告。
七、注意事项