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在本文中我将向您介绍一个关於未来 30 天使用 Python 预测 Covid-19 病例的机器学习项目。这些类型的预测模型有助于提供对流行病的准确预测这对于获取有关传染病可能传播和后果的信息至关重要。

政府和其他立法机构依靠这些类型的机器学习预测模型和想法来提出新政策并评估应用政策的有效性

在接下来的 30 天内,峩将通过导入必要的 Python 库和数据集来开始使用 Python 进行 Covid-19 病例预测的任务:

现在下一步是数据准备我将简单地通过组合上述数据集来准备新数据,然后我们将以可视化数据的地理图方式查看我们将要使用的内容:


  
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现在在这里我将准备三个可视化。一种是地理可视化用于可视化 Covid-19 嘚全球传播。然后下一个可视化将是看看世界上 Covid-19 的日常病例然后最后一个可视化将是看看世界上每天的 Covid-19 死亡案例。

现在让我们通过查看 Covid-19 嘚全球传播来开始数据可视化:


  

现在让我们来看看世界各地的日常案例:

现在让我们来看看 Covid-19 的每日死亡案例:


  

现在我将在接下来的 30 天内使用 Facebook 先知模型和 Python 进行 Covid-19 病例预测任务。Facebook 先知模型使用时间序列方法进行预测

我希望您喜欢这篇关于使用 Python 对未来 30 天的 Covid-19 病例进行预测的文章。

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