基于诊断寻找药物的机器学习算法

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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提供给患者开具药物/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/头痛/等）找到什么药？

Answer 1

您的目标是分类，因为目标值是一个名义规模。

正确使用词汇表至关重要，因为其他所有工作都已由其他人完成，例如在 Python 的 sklearn 库中，其中包含最相关的算法和大量数据来测试和学习算法。

您似乎有四个变量作为输入：

1. 年龄 - 指标变量
2. 权重 - 度量变量
3. 诊断一 - 名义变量
4. 诊断二 - 名义变量

您必须对标称变量进行编码，我会推荐一个包含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，每个数组元素将设置为 1，否则设置为 0。 因此，您总共有 2 + n 个输入变量，而 n 是可能症状的数量。

那你可以直接去sklearn库，开始使用最简单的分类算法：Nearest Neighbour Classification

如果这没有产生好的结果（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。