Estou tentando criar o algoritmo certo para um sistema em que o usuário insere alguns sintomas e o sistema precisa prever ou determinar a probabilidade de que alguns sintomas selecionados sejam associados aos existentes no sistema. Depois de associá-los, o resultado ou a saída deve ser uma doença específica para os sintomas.
O sistema é composto por uma série de doenças, cada uma atribuída a sintomas específicos, que também existem no sistema.
Vamos supor que o usuário tenha inserido a seguinte entrada:
A, B, C, and D
A primeira coisa que o sistema deve fazer é verificar e associar cada sintoma (neste caso, representado por letras alfabéticas) individualmente a uma tabela de dados de sintomas que já existe. E nos casos em que a entrada não existe, o sistema deve relatar ou enviar feedback sobre ela.
E também, digamos que A and Bestava na tabela de dados, por isso temos 100% de certeza de que são válidos ou existem e que o sistema é capaz de transmitir a doença com base nos dados. Então vamos dizer que a entrada agora é C and Donde Cnão existe na tabela de dados, mas existe uma possibilidade D.
Não atribuímos Duma pontuação de 100%, mas talvez algo mais baixo (digamos 90%). Então Csimplesmente não existe na tabela de dados. Então, Cobtém uma pontuação de 0%.
Portanto, o sistema deve ter algum tipo de técnicas ou regras de associação e previsão para gerar o resultado, julgando a entrada do usuário.
Resumo da geração da saída:
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%
Quais técnicas seriam usadas para produzir esse sistema?