論文の概要: A Benchmark Study by using various Machine Learning Models for Predicting Covid-19 trends

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11257v1
• Date: Thu, 26 Jan 2023 17:49:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-27 13:07:57.601286
• Title: A Benchmark Study by using various Machine Learning Models for Predicting Covid-19 trends
• Title（参考訳）: 各種機械学習モデルを用いたCovid-19トレンド予測のためのベンチマーク研究
• Authors: D. Kamelesun, R. Saranya, P. Kathiravan
• Abstract要約: 我々は、教師付き機械学習アルゴリズムを用いて、新しいコロナウイルスの発生のモデルを構築した。 この研究は、機械学習、アンサンブル、ディープラーニングモデルがどのように機能し、実際のデータセットに実装されるのかをよりよく理解することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning and deep learning play vital roles in predicting diseases in the medical field. Machine learning algorithms are widely classified as supervised, unsupervised, and reinforcement learning. This paper contains a detailed description of our experimental research work in that we used a supervised machine-learning algorithm to build our model for outbreaks of the novel Coronavirus that has spread over the whole world and caused many deaths, which is one of the most disastrous Pandemics in the history of the world. The people suffered physically and economically to survive in this lockdown. This work aims to understand better how machine learning, ensemble, and deep learning models work and are implemented in the real dataset. In our work, we are going to analyze the current trend or pattern of the coronavirus and then predict the further future of the covid-19 confirmed cases or new cases by training the past Covid-19 dataset by using the machine learning algorithm such as Linear Regression, Polynomial Regression, K-nearest neighbor, Decision Tree, Support Vector Machine and Random forest algorithm are used to train the model. The decision tree and the Random Forest algorithm perform better than SVR in this work. The performance of SVR and lasso regression are low in all prediction areas Because the SVR is challenging to separate the data using the hyperplane for this type of problem. So SVR mostly gives a lower performance in this problem. Ensemble (Voting, Bagging, and Stacking) and deep learning models(ANN) also predict well. After the prediction, we evaluated the model using MAE, MSE, RMSE, and MAPE. This work aims to find the trend/pattern of the covid-19.
• Abstract（参考訳）: 機械学習とディープラーニングは、医療分野における疾患の予測において重要な役割を果たす。 機械学習アルゴリズムは、教師なし、教師なし、強化学習と広く分類されている。 本稿では,世界中に広まり,多くの死者を出した新規コロナウイルスの流行のモデルを構築するために,教師付き機械学習アルゴリズムを用いた実験研究の詳細な説明を含む。 人々はこの封鎖で生き残るために身体的、経済的に苦しんだ。 この研究は、機械学習、アンサンブル、ディープラーニングモデルがどのように機能し、実際のデータセットに実装されるのかをよりよく理解することを目的としている。 本研究では、新型コロナウイルスの現在の傾向やパターンを分析し、線形回帰、多項式回帰、k-ネアレスト近傍、決定木、サポートベクターマシン、ランダムフォレストアルゴリズムなどの機械学習アルゴリズムを用いて過去のcovid-19データセットをトレーニングすることで、新型コロナウイルスが確認されたケースや新しいケースのさらなる未来を予測する。 決定木とランダムフォレストアルゴリズムは、本研究でSVRよりも優れている。 SVRはこのような問題に対して超平面を用いてデータを分離することが難しいため、全ての予測領域においてSVRとラッソ回帰の性能は低い。 そのため、SVRはこの問題でパフォーマンスが低い。 アンサンブル(Voting, Bagging, Stacking)やディープラーニングモデル(ANN)もよく予測されている。 予測後,MAE,MSE,RMSE,MAPEを用いてモデルの評価を行った。 この研究は、covid-19のトレンドやパターンを見つけることを目的としている。

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