总结
尽管参加这个比赛的动机是希望以此能监督我学习传统机器学习、大数据分析等涉及到的统计学习与概率论的相关知识。但是就结果来说，当时的目标与最后的奖项是不尽人意的。尽管如此，我还是从中获得了很多收获（教训）：首先，永远不要给“未来的自己”找太多事做。一旦给未来安排太多任务，比如报着“监督自己学习去参加比赛”的思想去参加比赛的话，那时间上如何确保从现在到未来的时间段中，都不会有其它要做的事情？所以，我认为正确的学习状态不应该是“我要发奋图强，然后先买各种书、报名各种比赛，甚至说考研前先要买个iPad”。有规划是好的，但是过度规划往往就像借贷一样，借到最后只剩一屁股关于“时间”的债务；其次，就比赛本身来说，我负责了数据建模（采用的是XGBoost与SHAP可解释性算法）与项目申报书上技术有关的部分，还是有所收获的。尽管我现在认为我们的选题对象不错，但没有将选题亮点与调查问卷的设计结合，问卷中包含太多主观认为的多选题长选项，这样的数据进行建模起来十分困难，特征工程也比较难做。最后得出的结论也仅限于常识层面，没有深入挖掘具体影响因素：“慢性病与健康状况影响养老服务的需求，此外居住情况（有无伴侣、子女照顾）也起到部分作用…”。不过，正是因为有这样的反思，才让我在后续的大创、比赛中更加注重项目的逻辑完整性（研究动机——针对的问题——提出的解决方法——得到的实验结论——分析结论），写出来的文书也更具备整体框架了。总而言之，尽管这次比赛的结果不尽人意，但我还是从中学到了很多关于项目规划、数据建模和结果分析的经验，这些经验与思考也是我成长中值得收藏的宝贵财富。
比赛记录
