基孔肯雅热的预测分析
机器学习
2021-01-12 v1
摘要
基孔肯unya是一种在全球范围内快速传播、对健康安全构成新兴威胁的疾病。许多地区已开展针对基孔肯雅热发病率的恰当预测研究，其中DARPA利用不同国家的疑似病例、确诊病例、死亡人数、人口和发病率数据，给出了2014年至2017年非常详尽的总结结果。在本项目中，我们分析了DARPA的数据集，并引入各国纬度、经度以及温度、湿度、露点、风和气压等天气特征，将其扩展用于预测发病率。我们不得不使用不同的API来获取2014至2016年间的这些额外特征。在创建纯净数据集后，我们使用线性回归(Linear Regression)预测发病率，并计算了准确率和错误率。
引用
@article{arxiv.2101.03785,
title = {Predictive Analysis of Chikungunya},
author = {Sayed Erfan Arefin and Tasnia Ashrafi Heya and Dr Moinul Zaber},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.03785},
year = {2021}
}