本次赛题主要是对穿戴式心电图中的 STC 进行识别与筛查，是一个多标签 分类任务。STE 与 STE 并不互斥，可能同时发生在同一心电的不同的到导联中。 所用心电图数据均为 12 导联，其采样频率为 500Hz，每个心电信号长度为 15s。 数据保存为.mat 格式的文件，标签信息存在于.mat 文件中并最后汇总在文件夹下 的 Excel 表中。数据集共包括 5000 份心电图，其中 4000 份心电图用于训练包含180份STE，180 份 STD，180 份同时存在 STE 与 STD，以及 3460 份其它样本 数据集的阳性样本与总样本比例约为 1：11，是一个典型的不平衡多 标签分类任务。本赛题旨在挖掘稀少样例中所包含的有效信息，解决数据中存在 的分布不平衡问题，在尽可能减少误警的情况下提升阳性样例的检出率。请给出auprc最高的python实现代码

以下是一个可能实现高AUPRC的Python代码，使用了PyTorch和sklearn库：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from sklearn.metrics import average_precision_score
import scipy.io as sio
import pandas as pd
import numpy as np

# 加载数据
train_data = sio.loadmat('train_data.mat')['data']
train_labels = pd.read_excel('train_labels.xlsx', index_col=0).values

# 定义数据集类
class ECGDataset(Dataset):
    def __init__(self, data, labels):
        self.data = data
        self.labels = labels
        
    def __len__(self):
        return len(self.labels)
    
    def __getitem__(self, idx):
        return self.data[idx], self.labels[idx]

# 定义模型
class ECGNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ECGNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels=12, out_channels=32, kernel_size=5)
        self.pool1 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2)
        self.conv2 = nn.Conv1d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=5)
        self.pool2 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2)
        self.fc1 = nn.Linear(in_features=64*36, out_features=256)
        self.fc2 = nn.Linear(in_features=256, out_features=4)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()
        
    def forward(self, x):
        x = self.pool1(torch.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool2(torch.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 64*36)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.sigmoid(self.fc2(x))
        return x

# 训练模型
dataset = ECGDataset(train_data, train_labels)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = ECGNet().to(device)
criterion = nn.BCELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters())

for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(dataloader, 0):
        inputs, labels = data
        inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
    print('[Epoch %d] loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(dataloader)))

# 预测并计算AUPRC
test_data = sio.loadmat('test_data.mat')['data']
test_labels = pd.read_excel('test_labels.xlsx', index_col=0).values
test_dataset = ECGDataset(test_data, test_labels)
test_dataloader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32)

predictions = []
true_labels = []

with torch.no_grad():
    for data in test_dataloader:
        inputs, labels = data
        inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
        outputs = model(inputs)
        predictions.append(outputs.cpu().numpy())
        true_labels.append(labels.cpu().numpy())

predictions = np.concatenate(predictions, axis=0)
true_labels = np.concatenate(true_labels, axis=0)

auprc = average_precision_score(true_labels, predictions, average='weighted')
print('AUPRC: %.3f' % auprc)

请注意，这只是一个可能的实现，可能需要根据具体情况进行调整和优化。