машина алгоритм обучения для нахождения препарата на основе диагностики

Question

Training Набор данных:

-------------------- 
Patient Age:  25 
Patient Weight:  60 
Diagnosis one:  Fever 
Diagnosis two:  Headache 

    > Medicine:   **Crocin** 

--------------------------------- 
Patient Age:  25 
Patient Weight:  60 
Diagnosis one:  Fever 
Diagnosis two:  no headache 

    > Medicine:   Paracetamol 

---------------------------------- 

Дайте выборочные данные, установленные с наркотиками/medicne назначают пациенту.

Как найти лекарство, основанное на информации о пациенте (возраст/вес) и диагноз (лихорадка/headeache/etc)?

Answer 1

Задача, на которую вы нацелены, - классификация, поскольку целевые значения являются номинальной шкалой.

Получение права словаря имеет решающее значение, так как вся остальная часть работы уже выполняется другими, например, в библиотеке sklearn для Python, которая содержит наиболее подходящие алгоритмы и множество данных для их проверки и изучения алгоритмов.

Кажется, у вас есть четыре переменных в качестве входных данных:

1. возраста - метрический переменная
2. веса - метрический переменной
3. Диагноз один - номинальный переменной
4. Диагноз два - номинальный переменная

Вам придется кодировать номинальные переменные, где я бы рекомендовал массив всех возможных диагнозов, таких как как:

лихорадка, головная боль, боли в желудке, х - [0, 0, 0, 0]

Теперь каждый элемент массива будет установлен в 1, если диагноз верен и 0 иначе. Поэтому у вас есть всего 2 + n входных переменных, а n - количество возможных симптомов.

Тогда вы можете просто пойти в библиотеку sklearn и начать использовать самый простой алгоритм классификации: Nearest Neighbour Classification

Если это не даст хорошего результата (вероятно, результаты будут не очень хорошо), вы можете начать использовать более сложные модели (SVM, RandomForest). Но сначала вы должны изучить словарь и использовать простые модели, чтобы познакомиться с методами и цепочкой обработки.