基于诊断的药物学习算法

Question

训练数据集：

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

    > Medicine:           **Crocin**

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

    > Medicine:           Paracetamol

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为患者提供药物/药物的样本数据集。

如何根据患者信息（年龄/体重）和诊断（发烧/ headeache /等）找到什么药？

Answer 1

您的目标任务是分类，因为目标值是名义尺度。

获得正确的词汇是至关重要的，因为所有其他工作已经由其他人完成，例如在sklearn Python库中，其中包含最相关的算法和大量数据来测试它们并学习算法。

您似乎有四个变量作为输入：

1. 年龄 - 指标变量
2. 重量 - 指标变量
3. 诊断一 - 名义变量
4. 诊断二 - 名义变量

您必须对名义变量进行编码，我会建议所有可能诊断的数组，例如：

发烧，头痛，胃痛，x - [0,0,0,0]

现在，如果诊断正确，则每个数组元素将设置为1，否则为0。 因此，您总共有2 + n个输入变量，而n是可能的症状数。

然后你可以直接进入sklearn库并开始使用最简单的分类算法：Nearest Neighbour Classification

如果这不会产生好结果（可能结果不好），您可以开始使用更复杂的模型（SVM，RandomForest）。然而，首先你应该学习词汇并使用简单的模型来了解方法和处理链。