医学人工智能在死亡风险预测等高价值场景中的应用日趋成熟，推动着数据驱动医疗的演进。利用电子病历数据预测患者结局，不仅为医院资源分配提供支持，也为精准干预提供了技术保障。本文聚焦于“2018 Spring CSE6250 HW1”医疗预测竞赛，从任务设计、数据特性、建模策略到实际操作，全面拆解该典型医学二分类问题的解决路径，助力掌握临床数据挖掘的实践方法。文章目录赛题概述数据详解解题思路操作案例优秀案例解析总结赛题概述本案例地址 2018 Spring CSE6250 HW1。在医疗健康数据分析中，预测患者的死亡风险是一个极具挑战性且具有实际意义的问题。本竞赛围绕对患者死亡率的预测展开，通过真实临床数据构建分类模型以判断患者是否可能死亡，参赛者需自主选择合适的机器学习模型进行建模与优化。预测结果以0到1之间的概率值表示，从而捕捉死亡风险的可能性，最终使用AUC指标评估模型性能。参赛提交结果将根据模型在两个测试集上的表现分别在公开和私有排行榜中评定，体现了模型的泛化能力和稳定性。赛题充分结合医疗数据的复杂性和模型评价的科学性，是提升数据分析实践能力的典型案例。模块名称内容简介所需技能数据类型应用场景赛题背景基于医疗数据的机器学习任务，目标为预测患者是否会死亡医疗数据理解、机器学习基础、Python编程能力结构化临床数据医疗风险评估、疾病预后判断竞赛目标使用临床数据训练分类模型，预测每位患者的死亡概率模型选择与调参、特征工程、预测分析/