一、赛事介绍
1.赛道
第二届世界科学智能大赛生命科学赛道：siRNA药物药效预测
2.任务
预测某类药物基因（siRNA）对某类疾病基因（mRNA）的治疗效果（利用化学修饰后的siRNA序列来预测RNA干扰（RNAi）机制下对靶基因（target gene）的沉默效率）。
3.数据
官方提供数据压缩包解压后（可以在终端输入unzip+文件）
_MACOSX:自动生成缓存文件
baseline.py:官方基础代码
sample_submission.csv：为初赛leaderboard submission测试集，最后一栏空白，需要填充空白处的预测结果
train_data.csv:训练集
vocab.csv:相关变量的解释
训练集如图：
数据表头内容解释：
4.评测
将公开文献中的siRNA序列数据随机打乱后，提供选手85%数据训练评估，保留15%数据用于leaderboard评分。根据以上指标最终得分基于计算公式：
score = 50% × (1 − MAE / 100) + 50% × F1 × (1 − Range-MAE / 100)
二、代码学习
本次使用modelscopep平台GPU环境跑通datawhale提供的baseline代码。
task1（baseline）
1. 依赖库的导入
import os # 文件操作
import torch # 深度学习框架
import random # 随机数生成
import numpy as np # 数值计算
import pandas as pd # 数据处理
import torch.nn as nn # 神经网络模块
import torch.optim as optim # 优化器模块
from tqdm import tqdm # 进度条显示
from rich import print # 美化打印输出
from collections import Counter # 计数器工具
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader # 数据集和数据加载器
from sklearn.model_selection import train_test_split # 数据集划分
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, mean_absolute_error # 模型评估指标
# 这些库包括了文件操作、深度学习、数据处理、模型评估等必要的工具。
# 该函数确保了在使用NumPy、Python内置随机数生成器和PyTorch时，所有的随机数生成都是可控的和可复现的，有助于实验结果的一致性。
def set_random_seed(seed):
# 设置NumPy的随机种子
np.random.seed(seed)
# 设置Python内置的随机数生成器的种子
random.seed(seed)
# 设置PyTorch的随机种子
torch.manual_seed(seed)
# 设置CUDA的随机种子
torch.cuda.manual_seed(seed)
# 设置所有CUDA设备的随机种子
torch.cuda.manual_seed_all(seed)
# 确保每次卷积算法选择都是确定的
torch.backends.cudnn.deterministic = True
# 关闭CuDNN自动优化功能，确保结果可复现
torch.backends.cudnn.benchmark = False
2. 创建基因组的分词器类
作用：将基因组的序列分割成固定长度。
过程：1.输入序列转化为大写；2.长序列分割成多个短序列（基因片段）。
class GenomicTokenizer:
def __init__(self, ngram=5, stride=2):
# 初始化分词器，设置n-gram长度和步幅
self.ngram = ngram
self.stride = stride
def tokenize(self, t):
# 将输入序列转换为大写
t = t.upper()
if self.ngram == 1:
# 如果n-gram长度为1，直接将序列转换为字符列表
toks = list(t)
else:
# 否则，按照步幅对序列进行n-gram分词，确保每个分词长度等于ngram
toks = [t[i:i+self.ngram] for i in range(0, len(t), self.stride) if len(t[i:i+self.ngram]) == self.ngram]
# 如果最后一个分词长度小于n-gram，移除最后一个分词
if len(toks[-1]) < self.ngram:
toks = toks[:-1]
# 返回分词结果
return toks
3. 创建基因组的词汇表
作用：将基因组的特定片段（在模型中比较难处理的片段）与索引相关联，方便在后续数据分析中高效存储、检索和分析。
过程：1.统计每个基因片段的出现频率；2.按高到低的顺序排序基因片段；3.选取出现频率>=min_fred的基因片段加入词汇表（用于选取高频、特殊、影响大的基因片段，删除低频、普通、影响小的基因片段）；4.保留max_vocab个基因片段（词汇表和算力有限）。
class GenomicVocab:
def __init__(self, itos):
# 初始化词汇表，itos是一个词汇表列表
self.itos = itos
# 创建从词汇到索引的映射
self.stoi = {v: k for k, v in enumerate(self.itos)}
@classmethod
# tokens：所有token的列表，max_vocab：词汇表的最大容量，min_freq：词汇在被包含到词汇表中的最低频率
def create(cls, tokens, max_vocab, min_freq):
# 统计每个token出现的频率
freq = Counter(tokens)
# 按照频率从高到低排序，并选择出现频率大于等于min_freq的token，最多保留max_vocab个token，然后在词汇表中添加一个特殊的<pad>token,用于填充序列
itos = ['<pad>'] + [o for o, c in freq.most_common(max_vocab - 1) if c >= min_freq]
# 返回包含词汇表的类实例
return cls(itos)
4. siRNA数据集类
作用：将序列数据转化为模型可处理数据。
过程：1.文本处理；2.分词；3.词汇编码；4.序列填充或截断；5.转化为张量（将文本序列转化多维数组）；6.数据加载与批处理。
class SiRNADataset(Dataset):
def __init__(self, df, columns, vocab, tokenizer, max_len, is_test=False):
# 初始化数据集
self.df = df # 包含数据的Pandas数据框
self.columns = columns # 包含序列的列名列表
self.vocab = vocab # 词汇表对象，用于将token转换为索引
self.tokenizer = tokenizer # 分词器对象，用于将序列分割为token
self.max_len = max_len # 最大序列长度，所有序列将被填充或截断到这个长度
self.is_test = is_test # 布尔值，指示是否是测试集
def __len__(self):
# 返回数据集的样本数量
return len(self.df)
def __getitem__(self, idx):
# 获取数据集中的第idx个样本
row = self.df.iloc[idx] # 获取第idx行数据
# 对每一列进行分词和编码
seqs = [self.tokenize_and_encode(row[col]) for col in self.columns]
if self.is_test:
# 仅返回编码后的序列（非测试集模式）
return seqs
else:
# 获取目标值并转换为张量（仅在非测试集模式下）
target = torch.tensor(row['mRNA_remaining_pct'], dtype=torch.float)
# 返回编码后的序列和目标值
return seqs, target
def tokenize_and_encode(self, seq): # 对输入序列进行分词和编码
if ' ' in seq: # 修改过的序列
tokens = seq.split() # 按空格分词
else: # 常规序列
tokens = self.tokenizer.tokenize(seq) # 使用分词器分词
# 将token转换为索引，未知token使用0（<pad>）
encoded = [self.vocab.stoi.get(token, 0) for token in tokens]
# 将序列填充到最大长度
padded = encoded + [0] * (self.max_len - len(encoded))
# 返回张量格式的序列
return torch.tensor(padded[:self.max_len], dtype=torch.long)
5. siRNA Model
作用：创建一个基于GRU的神经网络模型，用于处理siRNA序列。
GRU模型是RNN（循环神经网络）的一种变体，通过引入更新门和重置门两个控制门结构，有效解决传统RNN在处理长序列数据时容易出现的梯度问题，并且在多个领域展现出了优越的性能。
：模型输出
：过去的信息
：当前的信息
GUR模型介绍参考以下网站：
https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.GRU.html
class SiRNAModel(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, embed_dim=200, hidden_dim=256, n_layers=3, dropout=0.5): # vocab_size：词汇表大小，用于嵌入层；embed_dim：嵌入维度，嵌入层将词汇映射为 embed_dim 维向量；hidden_dim：隐藏层维度，GRU的隐藏状态维度；n_layers：GRU的层数；dropout：Dropout层的丢弃率，用于防止过拟合。
super(SiRNAModel, self).__init__()
# 初始化嵌入层
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim, padding_idx=0)
# 初始化GRU层
self.gru = nn.GRU(embed_dim, hidden_dim, n_layers, bidirectional=True, batch_first=True, dropout=dropout)
# 初始化全连接层
self.fc = nn.Linear(hidden_dim * 4, 1) # hidden_dim * 4 因为GRU是双向的，有n_layers层
# 初始化Dropout层
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
def forward(self, x):
# 将输入序列传入嵌入层
embedded = [self.embedding(seq) for seq in x]
outputs = []
# 对每个嵌入的序列进行处理
for embed in embedded:
x, _ = self.gru(embed) # 传入GRU层
x = self.dropout(x[:, -1, :]) # 取最后一个隐藏状态，并进行dropout处理
outputs.append(x)
# 将所有序列的输出拼接起来
x = torch.cat(outputs, dim=1)
# 传入全连接层
x = self.fc(x)
# 返回结果
return x.squeeze()
6. 评估指标计算函数
作用：计算模型的各项评估指标，包括精确度、召回率、F1值和评分。
def calculate_metrics(y_true, y_pred, threshold=30):
# 计算实际值和预测值之间的平均绝对误差
mae = np.mean(np.abs(y_true - y_pred))
# 将实际值和预测值转换为二进制分类
y_true_binary = (y_true < threshold).astype(int) # 如果实际值小于阈值，设为1，否则设为0
y_pred_binary = (y_pred < threshold).astype(int) # 如果预测值小于阈值，设为1，否则设为0
# 创建掩码
mask = (y_pred >= 0) & (y_pred <= threshold) # 筛选预测值在0和阈值之间的样本
range_mae = mean_absolute_error(y_true[mask], y_pred[mask]) if mask.sum() > 0 else 100 # 计算这些样本的平均绝对误差，如果没有符合条件的样本，设为100
# 计算精确度、召回率和F1得分
precision = precision_score(y_true_binary, y_pred_binary, average='binary')
recall = recall_score(y_true_binary, y_pred_binary, average='binary')
f1 = 2 * precision * recall / (precision + recall)
# 计算综合评分
score = (1 - mae / 100) * 0.5 + (1 - range_mae / 100) * f1 * 0.5
return score
7. 模型评估函数
作用：在测试集上评估模型性能。
def evaluate_model(model, test_loader, device='cuda'):
# 设置模型为评估模式
model.eval()
predictions = []
targets = []
# 禁用梯度计算
with torch.no_grad():
# 遍历测试数据加载器中的每个批次
for inputs, target in test_loader:
# 将输入数据移动到指定设备上
inputs = [x.to(device) for x in inputs]
# 获取模型的输出
outputs = model(inputs)
# 将预测结果从GPU移到CPU，并转换为numpy数组，添加到predictions列表中
predictions.extend(outputs.cpu().numpy())
# 将目标值转换为numpy数组，添加到targets列表中
targets.extend(target.numpy())
# 将预测结果和目标值转换为numpy数组
y_pred = np.array(predictions)
y_test = np.array(targets)
# 计算评估指标
score = calculate_metrics(y_test, y_pred)
# 打印测试得分
print(f"Test Score: {score:.4f}")
8. 模型训练函数
作用：训练模型，并在每个epoch（在神经网络学习训练集每个样本一次）后评估模型的性能，保存最佳模型。
过程：1.将数据输入模型得到预测值；2.用损失函数计算预测值和真实值之间的差异；3.根据损失函数的梯度反向传播到模型每一层，计算每个参数的梯度；4.根据计算出来的梯度更新模型参数。
def train_model(model, train_loader, val_loader, criterion, optimizer, num_epochs=50, device='cuda', output_dir: str=""):
# 将模型移动到指定设备
model.to(device)
best_score = -float('inf') # 初始化最佳得分
best_model = None # 初始化最佳模型
for epoch in range(num_epochs):
model.train() # 设置模型为训练模式
train_loss = 0 # 初始化训练损失
for inputs, targets in tqdm(train_loader, desc=f'Epoch {epoch+1}/{num_epochs}'):
inputs = [x.to(device) for x in inputs] # 将输入移动到设备
targets = targets.to(device) # 将目标值移动到设备
optimizer.zero_grad() # 清空梯度
outputs = model(inputs) # 前向传播
loss = criterion(outputs, targets) # 计算损失
loss.backward() # 反向传播
optimizer.step() # 更新参数
train_loss += loss.item() # 累加训练损失
model.eval() # 设置模型为评估模式
val_loss = 0 # 初始化验证损失
val_preds = []
val_targets = []
with torch.no_grad():
for inputs, targets in val_loader:
inputs = [x.to(device) for x in inputs] # 将输入移动到设备
targets = targets.to(device) # 将目标值移动到设备
outputs = model(inputs) # 前向传播
loss = criterion(outputs, targets) # 计算损失
val_loss += loss.item() # 累加验证损失
val_preds.extend(outputs.cpu().numpy()) # 收集预测值
val_targets.extend(targets.cpu().numpy()) # 收集目标值
train_loss /= len(train_loader) # 计算平均训练损失
val_loss /= len(val_loader) # 计算平均验证损失
val_preds = np.array(val_preds)
val_targets = np.array(val_targets)
score = calculate_metrics(val_targets, val_preds) # 计算验证集上的得分
print(f'Epoch {epoch+1}/{num_epochs}')
print(f'Train Loss: {train_loss:.4f}, Val Loss: {val_loss:.4f}')
print(f'Learning Rate: {optimizer.param_groups[0]["lr"]:.6f}')
print(f'Validation Score: {score:.4f}')
if score > best_score:
best_score = score # 更新最佳得分
best_model = model.state_dict().copy() # 更新最佳模型
torch.save(model.state_dict(), os.path.join(output_dir, "best.pt".format(epoch))) # 保存最佳模型
print(f'New best model found with score: {best_score:.4f}')
return best_model # 返回最佳模型
9.训练主程序
作用：使模型做出更准确的预测和分类。
过程：优化和调整模型参数。
# 设置参数
bs = 64 # 批次大小
epochs = 50 # 训练的迭代次数
lr = 0.001 # 学习率
seed = 42 # 随机种子
output_dir = "output/models" # 模型保存路径
# 选择设备
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
# 设置随机种子以确保结果可重复
set_random_seed(seed)
# 创建输出目录
if not os.path.exists(output_dir):
os.makedirs(output_dir)
# 加载数据
train_data = pd.read_csv('train_data.csv')
# 指定需要处理的列
columns = ['siRNA_antisense_seq', 'modified_siRNA_antisense_seq_list']
# 删除包含空值的行
train_data.dropna(subset=columns + ['mRNA_remaining_pct'], inplace=True)
# 将数据分为训练集和验证集
train_data, val_data = train_test_split(train_data, test_size=0.1, random_state=42)
# 创建分词器
tokenizer = GenomicTokenizer(ngram=3, stride=3)
# 创建词汇表
all_tokens = []
for col in columns:
for seq in train_data[col]:
if ' ' in seq: # 修改过的序列
all_tokens.extend(seq.split())
else:
all_tokens.extend(tokenizer.tokenize(seq))
vocab = GenomicVocab.create(all_tokens, max_vocab=10000, min_freq=1)
# 找到最大序列长度
max_len = max(max(len(seq.split()) if ' ' in seq else len(tokenizer.tokenize(seq))
for seq in train_data[col]) for col in columns)
# 创建数据集
train_dataset = SiRNADataset(train_data, columns, vocab, tokenizer, max_len)
val_dataset = SiRNADataset(val_data, columns, vocab, tokenizer, max_len)
# 创建数据加载器
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=bs, shuffle=True)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=bs)
# 初始化模型
model = SiRNAModel(len(vocab.itos))
criterion = nn.MSELoss()
# 初始化优化器
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)
# 训练模型
best_model = train_model(model, train_loader, val_loader, criterion, optimizer, epochs, device, output_dir=output_dir)
10. 测试程序
作用：评估训练好的模型的性能和表现。
# 设置输出目录
output_dir = "result"
if not os.path.exists(output_dir):
os.makedirs(output_dir)
# 加载测试数据
test_data = pd.read_csv('sample_submission.csv')
columns = ['siRNA_antisense_seq', 'modified_siRNA_antisense_seq_list']
test_data.dropna(subset=columns, inplace=True)
# 创建分词器
tokenizer = GenomicTokenizer(ngram=3, stride=3)
# 创建词汇表
all_tokens = []
for col in columns:
for seq in test_data[col]:
if ' ' in seq: # 修改过的序列
all_tokens.extend(seq.split())
else:
all_tokens.extend(tokenizer.tokenize(seq))
vocab = GenomicVocab.create(all_tokens, max_vocab=10000, min_freq=1)
# 找到最大序列长度
max_len = max(max(len(seq.split()) if ' ' in seq else len(tokenizer.tokenize(seq))
for seq in test_data[col]) for col in columns)
# 创建测试数据集
test_dataset = SiRNADataset(test_data, columns, vocab, tokenizer, max_len, is_test=True)
# 创建数据加载器
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)
# 初始化模型
model = SiRNAModel(len(vocab.itos))
model.load_state_dict(best_model) # 加载最佳模型权重
model.to(device=device)
model.eval() # 切换到评估模式，这对于某些模块如Dropout和BatchNorm是必需的
# 进行预测
preds = []
with torch.no_grad():
for inputs in tqdm(test_loader):
# import pdb;pdb.set_trace()
inputs = [x.to(device) for x in inputs]
outputs = model(inputs)
preds.extend(outputs.cpu().numpy())
# 将预测结果添加到测试数据中
test_data["mRNA_remaining_pct"] = preds
df = pd.DataFrame(test_data)
# 保存预测结果
output_csv = os.path.join(output_dir, "submission.csv")
print(f"submission.csv 保存在 {output_csv}")
df.to_csv(output_csv, index=False)
task2（基于lightgbm的baseline）
import pandas as pd
df_original = pd.read_csv("train_data.csv")
n_original = df_original.shape[0] # 获取df_original的行数
df_submit = pd.read_csv("sample_submission.csv")
df = pd.concat([df_original, df_submit], axis=0).reset_index(drop=True) # 合并df_original和df_submit方便后续数据预处理
特征工程
1.根据相关知识进行具备重要特征列优先类别的提取。
def siRNA_feat_builder(s: pd.Series, anti: bool = False): # s：一个pandas Series对象，其中每个元素代表一个siRNA序列；anti：一个布尔值，默认为 False。如果为True，则表示正在处理的是反义siRNA序列；如果为False，则表示处理的是正义siRNA序列。
name = "anti" if anti else "sense"
# 将输入的Series s转换为一个DataFrame df，以便能够添加额外的列作为特征
df = s.to_frame()
# 序列长度
df[f"feat_siRNA_{name}_seq_len"] = s.str.len()
for pos in [0, -1]:
for c in list("AUGC"):
# 遍历序列的开始（pos == 0）和结束（pos == -1）位置，并检查这些位置上的核苷酸是否为A、U、G、C中的一个
df[f"feat_siRNA_{name}_seq_{c}_{'front' if pos == 0 else 'back'}"] = (
s.str[pos] == c
)
# 是否已某一对碱基开头和某一对碱基结尾
df[f"feat_siRNA_{name}_seq_pattern_1"] = s.str.startswith("AA") & s.str.endswith(
"UU"
)
df[f"feat_siRNA_{name}_seq_pattern_2"] = s.str.startswith("GA") & s.str.endswith(
"UU"
)
df[f"feat_siRNA_{name}_seq_pattern_3"] = s.str.startswith("CA") & s.str.endswith(
"UU"
)
df[f"feat_siRNA_{name}_seq_pattern_4"] = s.str.startswith("UA") & s.str.endswith(
"UU"
)
df[f"feat_siRNA_{name}_seq_pattern_5"] = s.str.startswith("UU") & s.str.endswith(
"AA"
)
df[f"feat_siRNA_{name}_seq_pattern_6"] = s.str.startswith("UU") & s.str.endswith(
"GA"
)
df[f"feat_siRNA_{name}_seq_pattern_7"] = s.str.startswith("UU") & s.str.endswith(
"CA"
)
df[f"feat_siRNA_{name}_seq_pattern_8"] = s.str.startswith("UU") & s.str.endswith(
"UA"
)
# 第二位和倒数第二位是否为A
df[f"feat_siRNA_{name}_seq_pattern_9"] = s.str[1] == "A"
df[f"feat_siRNA_{name}_seq_pattern_10"] = s.str[-2] == "A"
# GC占整体长度的比例
df[f"feat_siRNA_{name}_seq_pattern_GC_frac"] = (
s.str.contains("G") + s.str.contains("C")
) / s.str.len()
return df.iloc[:, 1:]
**2.对剩余列进行优化和预处理 **
df_publication_id = pd.get_dummies(df.publication_id)
df_publication_id.columns = [
f"feat_publication_id_{c}" for c in df_publication_id.columns
]
df_gene_target_symbol_name = pd.get_dummies(df.gene_target_symbol_name)
df_gene_target_symbol_name.columns = [
f"feat_gene_target_symbol_name_{c}" for c in df_gene_target_symbol_name.columns
]
df_gene_target_ncbi_id = pd.get_dummies(df.gene_target_ncbi_id)
df_gene_target_ncbi_id.columns = [
f"feat_gene_target_ncbi_id_{c}" for c in df_gene_target_ncbi_id.columns
]
df_gene_target_species = pd.get_dummies(df.gene_target_species)
df_gene_target_species.columns = [
f"feat_gene_target_species_{c}" for c in df_gene_target_species.columns
]
siRNA_duplex_id_values = df.siRNA_duplex_id.str.split("-|\.").str[1].astype("int")
siRNA_duplex_id_values = (siRNA_duplex_id_values - siRNA_duplex_id_values.min()) / (
siRNA_duplex_id_values.max() - siRNA_duplex_id_values.min()
)
df_siRNA_duplex_id = pd.DataFrame(siRNA_duplex_id_values)
df_cell_line_donor = pd.get_dummies(df.cell_line_donor)
df_cell_line_donor.columns = [
f"feat_cell_line_donor_{c}" for c in df_cell_line_donor.columns
]
df_cell_line_donor["feat_cell_line_donor_hepatocytes"] = (
(df.cell_line_donor.str.contains("Hepatocytes")).fillna(False).astype("int")
)
df_cell_line_donor["feat_cell_line_donor_cells"] = (
df.cell_line_donor.str.contains("Cells").fillna(False).astype("int")
)
df_siRNA_concentration = df.siRNA_concentration.to_frame()
df_Transfection_method = pd.get_dummies(df.Transfection_method)
df_Transfection_method.columns = [
f"feat_Transfection_method_{c}" for c in df_Transfection_method.columns
]
df_Duration_after_transfection_h = pd.get_dummies(df.Duration_after_transfection_h)
df_Duration_after_transfection_h.columns = [
f"feat_Duration_after_transfection_h_{c}"
for c in df_Duration_after_transfection_h.columns
]
# 将所有处理完的列归并为特征
feats = pd.concat(
[
df_publication_id,
df_gene_target_symbol_name,
df_gene_target_ncbi_id,
df_gene_target_species,
df_siRNA_duplex_id,
df_cell_line_donor,
df_siRNA_concentration,
df_Transfection_method,
df_Duration_after_transfection_h,
siRNA_feat_builder(df.siRNA_sense_seq, False),
siRNA_feat_builder(df.siRNA_antisense_seq, True),
df.iloc[:, -1].to_frame(),
],
axis=1,
)
创建lightgbm模型
lightgbm模型介绍参考以下网站：
Parameters Tuning — LightGBM 4.0.0 documentation
https://datawhalechina.github.io/ML-FTTI/01_tree_ensemble/04_gbdt.html
https://lightgbm.readthedocs.io/en/stable/Parameters.html
import lightgbm as lgb # 梯度提升决策树库，用于分类、回归问题
from sklearn.model_selection import train_test_split # 提供模型选择和评估工具，包括数据集的分割、网格搜索等
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
# 数据切片，用于特征集
feats.iloc[:n_original, :-1],
# 选择目标变量
feats.iloc[:n_original, -1],
# 根据赛题要求进行数据划分
test_size=0.2,
random_state=42,
)
# 创建一个LightGBM的Dataset对象，用于训练数据
# X_train是特征数据，y_train是对应的目标变量
train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)
# X_test是测试数据的特征，y_test是对应的目标变量
test_data = lgb.Dataset(X_test, label=y_test, reference=train_data)
# 定义一个回调函数来打印验证集的结果，该函数将在LightGBM的每次迭代后被调用
def print_validation_result(env):
# 从env.evaluation_result_list中获取最后一次迭代的结果，这个列表包含了每次迭代时验证集上的评估结果
result = env.evaluation_result_list[-1]
print(f"[{env.iteration}] {result[1]}'s {result[0]}: {result[2]}")
# 设置LightGBM的训练参数
params = {
"boosting_type": "gbdt", # 使用梯度提升决策树作为基学习器
"objective": "regression", # 设置学习任务为回归
"metric": "root_mean_squared_error", # 使用均方根误差作为评估指标
"max_depth": 7, # 设置树的最大深度为7
"learning_rate": 0.02, # 设置学习率为0.02
"verbose": 0, # 设置LightGBM的打印信息级别为0，即不打印训练信息
}
gbm = lgb.train(
params,
train_data,
num_boost_round=15000, # num_boost_round=15000指定了最大迭代次数为15000
valid_sets=[test_data], # 指定验证集为之前创建的test_data
callbacks=[print_validation_result], # 指定回调函数列表，包含之前定义的打印验证集结果的函数
)
# 对给定的最后一列特征集进行预测
y_pred = gbm.predict(feats.iloc[n_original:, :-1])
# 将结果填充并生成文件
df_submit["mRNA_remaining_pct"] = y_pred
df_submit.to_csv("submission.csv", index=False)
三、思考与总结
1.问题的处理思路
如处理生物问题，首先要分清当前是一个分类、回归或者生成问题，然后确定模型选择，接着考虑如何把数据处理到模型中，再从处理数据的过程中结合生物学知识构造特征，最后再用模型训练这些特征和预测结果，不断优化得到最优结果。
2.特征构造的数据分析
特征构造不受问题影响，即特征构造在不同模型是通用的，关键在于如何构造特征。
如先把训练集的一个数据列提取出来，然后分析该数据是数值型变量或者是分类变量。
1.数据是数值型变量，那么需将其均值、方差、偏度分布等可视化。
2.数据是类别型变量，那么需进行类别的统计、不同类占比的比较（不同类别样本数量）如果是高样本类别，其价值可能相对低样本类别较高，全样本一类对预测影响不大，其价值相对较小；并且根据问题相关知识进行优先类别的提取（如传统siRNA设计原则中，对于序列而言，AA+(Nn)UU最好，那么就可以优先提取该类）；当数据集中某些连续变量的分布非常不均时，可以采用分箱的办法（离散化）处理。
3.模型处理
1.模型构造过程：首先要关注从原始的特征到输入模型之前经历的过程，然后思考输入模型后到模型输出过程，最后考虑模型输出与训练集上的预测值之间的损失。
2.调参方向性问题：调参需考虑其对结果的作用，尤其是过拟合和欠拟合，如lightgbm模型中树越深、叶子结点过多可能会过拟合。
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版权归原作者 tret_hjm 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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