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最近我們被客戶要求撰寫關(guān)于新冠疫情的研究報告，包括一些圖形和統(tǒng)計輸出。

在本文中，該數(shù)據(jù)根據(jù)世界各國提供的新病例數(shù)據(jù)提供。

獲取時間序列數(shù)據(jù)

df=pd.read_csv("C://global.csv")

探索數(shù)據(jù)

此表中的數(shù)據(jù)以累積的形式呈現(xiàn)，為了找出每天的新病例，我們需要減去這些值

df.head(10)

這些數(shù)據(jù)是根據(jù)國家和地區(qū)報告新病例的數(shù)據(jù)，但我們只想預(yù)測國家的新病例，因此我們使用 groupby 根據(jù)國家對它們進(jìn)行分組

總結(jié)數(shù)據(jù)

執(zhí)行 groupby 以根據(jù)一個國家的新病例來匯總數(shù)據(jù)，而不是根據(jù)地區(qū)

d1=df.groupby(['Country/Region']).sum()

描述隨機(jī)選擇的國家的累計新病例增長

from?numpy.random?import?seed????plt.plot(F[i],?label?=?RD[i])????plt.show()

#?我們不需要前兩列d1=d1.iloc[:,2:]

#?#?檢查是否有空值d1.isnull().sum().any()

我們可以對每個國家進(jìn)行預(yù)測，也可以對所有國家進(jìn)行預(yù)測，這次我們對所有國家進(jìn)行預(yù)測

dlycnmdcas.head()

dalycnfreces.index

dal_cnre_ces.index?=?pd.to_datetime(dailyonfrmd_as.index)

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結(jié)合新冠疫情COVID-19股票價格預(yù)測：ARIMA，KNN和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時間序列分析

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01

02

03

04

plt.plot(dalnimedases)

ne_ces?=?daiy_onme_as.diff().dropna().astype(np.int64)newcaes

plt.plot(ne_s[1:])

nw_s.shape

(153,)

將數(shù)據(jù)拆分為訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)

ct=0.75trin_aa,tet_aa?=?train_test_split(ne_ces,?pct)

(116,)``````plt.plot(tainta)plt.plot(tesata)

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

scaler?=?MinMaxScaler()

testa.shape

(38,?1)

創(chuàng)建序列

lentTe?=?len(ts_data)for?i?in?range(timmp,?lenhTe):????X_st.append(tst_aa[i-tmStap:i])????y_tt.append(tesata[i])X_tet=np.array(X_ts)ytes=np.array(y_tt)

X_st.shape

Xtrn.shape

#??序列的樣本?X_trn[0],?yran[0]

為股票價格預(yù)測設(shè)計 RNN 模型

模型：

1. LSTM

2. GRU

model.summary()

model.fit(X_trn?y_rin,?epochs=50,?batch_size=200)

yprd?=?(mod.predict(X_test))MSE?=?mean_squared_error(ytue,?y_rd)plt.figure(figsize=(14,6))

meRU=?Sqtal([????????????????keras.layers.GRU(model_GRU.fit(Xtrn,?ytin,epochs=50,batch_size=150)

pe_rut?=?{}y_ue?=?(y_et.reshape(-1,1))y_prd?=?(modlGU.predict(X_test))MSE?=?mean_squared_error(y_ue,?ed)

用于預(yù)測新病例的機(jī)器學(xué)習(xí)算法

準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

d__in.shape

moel=LinearRegression(nos=-2)

ARIMA

COVID-19 新病例預(yù)測的自回歸綜合移動平均線

#我們不需要前兩列df1.head()daly_nfrd_cses?=?df1.sum(axis=0)day_cnir_ase.index?=?pd.to_datetime(da_onieses.index)

new_cs?=?dacofmecss.diff().dropna().astype(np.int64)tri_ta,tet_ata?=?trintt_it(nw_es,?pct)

ero?=?men_squred_eror(ts_ar,?pricos)

plt.figure(figsize=(12,7))plt.plot(tanat)

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本文選自《Python用RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：LSTM長期記憶、GRU門循環(huán)單元、回歸和ARIMA對COVID19新冠疫情人數(shù)時間序列預(yù)測》。

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