如何用python机器学习实现数据集分类到SDTM domain
我有一组字典,前面是数据集的名称, 后面是数据集所归属的domain,我想通过这组字典用机器学习建立一个算法,以后的遇到新的数据集可以知道归属于哪个domain。下面是sample的字典
{"AE1QG1":"ADVERSE EVENT",
"AE5QG1":"ADVERSE EVENT",
"INF_AE001":"ADVERSE EVENT",
"INF_AE201":"ADVERSE EVENT",
"SM_AE001":"ADVERSE EVENT",
"CM3":"CONCOMITANT MEDICATION"
"INF_CM2":"CONCOMITANT MEDICATION"
"CM4QG2":"CONCOMITANT MEDICATION"
"SM_CM3":"CONCOMITANT MEDICATION",
...}
我想算出来的算法可以实现比如新来一个dataset叫SM_AE003,可以归类到"ADVERSE EVENT"这个domain。
但是目前一点头绪也没有,有没有熟悉机器学习的大神能够给一点指点?
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评论(1)
生成一个dummy vector不知道可不可行。。。