# 定义一个COVID19数据集类,继承自PyTorch的Dataset类classCOVID19Dataset(Dataset):"""x: np.ndarray 特征矩阵.y: np.ndarray 目标标签, 如果为None,则是预测的数据集"""def__init__(self,x,y=None):# 如果y不是None,则将y转换为PyTorch的FloatTensor类型,否则y保持为NoneifyisNone:self.y=yelse:self....
这些数据是根据国家和地区报告新病例的数据,但我们只想预测国家的新病例,因此我们使用 groupby 根据国家对它们进行分组 总结数据 执行groupby 以根据一个国家的新病例来汇总数据,而不是根据地区 d1=df.groupby(['Country/Region']).sum() 描述随机选择的国家的累计新病例增长 fromnumpy.random import seed plt.plot...
本文将对这些方法进行比较,并探讨它们在COVID-19数据预测中的应用。 二、数据集准备 首先,我们需要获取COVID-19的相关数据。这可以通过API调用、网络爬虫等方式实现。我们可以从Johns Hopkins大学提供的COVID-19数据集中获取全球各国每日的病例数、死亡数等数据。为了简化问题,我们假设我们要预测某国的每日新增病例数。
我开发了一个模型来预测由于病例增加而导致的COVID-19相关死亡人数。 使用read csv 读取数据,然后使用数据可视化探索数据 数据信息 -数据集中的分类变量:dateRep、countriesAndTerritories、geoId、countryterritoryCode、continentExp -数据集中的无限变量:日、月、年、病例数、死亡数、popData2019、Cumulative_number_for_1...
-从图中可以看出,随着病例数的增加,死亡人数也在增加。 -显示出这两个特征之间的正线性关系。 #用回归法直观显示病例和死亡人数及其分布情况 sns.jointplot(x='cases' , y='deaths' , data=df, kind='reg') 按年分析失业率 导入失业数据并将其转换为数据框架 删除列名 "1960 "至 "1990 "之间的所有列,...
回归系数 回归系数是未知总体参数的估计值,表示预测变量(cases)与响应变量(deaths)之间的关系。 beta0 的回归系数为 0.0196,这意味着平均而言,当没有报告病例时,死亡人数为 0.0196。 截距系数为 6.759,说明每天病例增加一个单位时,死亡人数增加 6.759。例如,每增加 100 个新病例,死亡人数每天增加 7.5。
Python随机森林、线性回归对COVID-19疫情、汇率数据预测死亡率、病例数、失业率影响可视化,自2019年12月以来,传染性冠状病毒疾病2019(COVID-19)迅速席卷全球,并在短短几个月内达到了大流行状态。迄今为止,全球已报告了超过6800万例病例。为了应对这一大流行病,实施了
该项目的目标是分析各国政府采取的各种限制措施对人员流动性的影响,以控制COVID-19病例和由此导致的死亡人数对经济和失业率的影响。我们使用汇率数据来查看这些限制措施对经济的影响,并在此期间检查失业率的变化。我开发了一个模型来预测由于病例增加而导致的COVID-19相关死亡人数。
由于在任何时间点 t + 1,并非所有确诊死亡人数都已知(医院和公共当局报告病例的时间不同,数据可能会追溯调整),所以研究的性能指标仅考虑预测当天已知(并显示)的死亡人数。调查中使用的实际问题、数据以及所有代码均可在 OSF 上获取,标识符为https://doi.org/10.17605/OSF.IO/XPRWN。
本研究表明,训练队列中 64% 的病例和外部验证队列中 69% 的病例 NIRS 失败;这些值高于既往研究。原因可能是: 1.低氧严重度不同:本研究第一天氧合指数(116 mm Hg [IQR 67–215) );既往研究的第 1 天(HFNC,149 mm Hg [SD ...