Diagnosis of Parasitic Diseases in Animals Cat Using Bayes Theorem Method
Notice bibliographique
Résumé
Cats are one of the most popular pets in the world, including Indonesian people who like to keep cats as pets, and even become a hobby for cat lovers. Diseases that often attack cats are caused by parasites, namely worms and fleas. Parasites that attack cats are grouped into two, namely ectoparasites and endoparasites. expert system which is a computer program , which is able to store knowledge and rules like an expert . With the help of an expert system, someone who is lay or not an expert in a particular field will be able to answer questions, solve problems, and make decisions that are usually made by an expert . The Bayes Theorem method can be applied to diagnose parasitic diseases in cats based on input symptoms chosen by the users, the system can perform analysis based on predetermined rules or knowledge base. Based on the probability value of each symptom and disease that has been made, the system can diagnose parasitic diseases in cats with different accuracy results, the highest value or percentage which is the result of the diagnosis of the parasitic disease. From the results of trials conducted by the expert system for diagnosing parasitic diseases in cats using the Bayes Theorem method, the highest value was obtained, namely the type of parasitic disease Flea Disease (P03) with a percentage of 38.66%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».