Я намагаюся створити правильний алгоритм для системи, в якій користувач вводить кілька симптомів, і система повинна передбачити або визначити ймовірність того, що кілька вибраних симптомів пов'язані з тими, що існують у системі. Потім після їх асоціювання результат або результат мають бути специфічним захворюванням для симптомів.
Система складається з ряду захворювань, кожне з яких призначається конкретним симптомам, які також існують в системі.
Припустимо, що користувач ввів наступний вхід:
A, B, C, and D
Перше, що повинна зробити система, це перевірити і пов'язувати кожен симптом (в даному випадку представлений алфавітними літерами) окремо проти таблиці даних, які вже існують. І у випадках, коли введення не існує, система повинна повідомити про це або надіслати відгук про нього.
Також, скажімо, це A and Bбуло в таблиці даних, тому ми на 100% впевнені, що вони дійсні чи існують, і система здатна видавати захворювання на основі введених даних. Тоді скажімо, що зараз вхід є тим, C and Dде Cйого немає в таблиці даних, але існує можливість, що Dіснує.
Ми не даємо Dоцінку 100%, але, можливо, щось нижче (скажімо, 90%). Тоді Cпросто не існує взагалі в таблиці даних. Отже, Cотримує оцінку 0%.
Тому система повинна мати якісь методи асоціації та прогнозування або правила прогнозування для виведення результату, оцінюючи вклад користувача.
Короткий огляд генерації випуску:
If A and B were entered and exist, then output = 100%
If D was entered and existed but C was not, then output = 90%
If all entered don't exist, then output = 0%
Які методи використовували б для створення цієї системи?