論文の概要: Ensemble Machine Learning Methods for Modeling COVID19 Deaths

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04052v1
• Date: Sun, 4 Oct 2020 13:34:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-11 03:13:21.711560
• Title: Ensemble Machine Learning Methods for Modeling COVID19 Deaths
• Title（参考訳）: 新型コロナウイルスの死者をモデル化する機械学習手法
• Authors: R. Bathwal, P. Chitta, K. Tirumala, V. Varadarajan
• Abstract要約: 我々は、米国における新型コロナウイルスの死亡率を郡レベルで予測する新しいデータ駆動アプローチを提案する。 このモデルは、平均的な死ではなく、量的推定を出力し、日々の死亡分布をより完全に記述する。 われわれは50以上のチームからカリフォルニア工科大学が運営するモデリングコンテストに優勝した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Using a hybrid of machine learning and epidemiological approaches, we propose a novel data-driven approach in predicting US COVID-19 deaths at a county level. The model gives a more complete description of the daily death distribution, outputting quantile-estimates instead of mean deaths, where the model's objective is to minimize the pinball loss on deaths reported by the New York Times coronavirus county dataset. The resulting quantile estimates accurately forecast deaths at an individual-county level for a variable-length forecast period, and the approach generalizes well across different forecast period lengths. We won the Caltech-run modeling competition out of 50+ teams, and our aggregate is competitive with the best COVID-19 modeling systems (on root mean squared error).
• Abstract（参考訳）: 機械学習と疫学的アプローチのハイブリッドを用いて、米国における新型コロナウイルスの死亡率を郡レベルで予測する新しいデータ駆動アプローチを提案する。 このモデルは、ニューヨーク・タイムズ・コロナ・カウンティ・データセットで報告された死亡率のピンボール損失を最小化することを目的として、平均死亡数ではなく質的評価を出力し、日々の死亡分布をより詳細に記述している。 得られた定量推定値は、可変長予測期間の個々の郡レベルでの死亡を正確に予測し、アプローチは異なる予測期間の長さにわたってうまく一般化する。 私たちは50以上のチームからカリフォルニア工科大学が運営するモデリングコンテストで優勝しました。

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