Моделі машинного навчання для передбачення кількості захворілих на COVID-19 в Україні та Індії

Abstract

Побудовані моделі передбачення кількості захворілих на COVID-19 з використанням методів машинного навчання. Побудовані моделі навчались на даних зібраних з різних офіційних джерел, включаючи Всесвітню Організацію Здоров'я, з початку епідемії до теперішнього часу. Для навчання моделей передбачення кількості захворілих на COVID-19 обрано Україну та Індію. Методами, що надали високу точність прогнозу для існуючих даних, виявились алгоритми лінійної регресії для України та градієнтного бустингу для Індії. Аналіз даних проводився за допомогою мови програмування Python, з використанням бібліотеки Sklearn, яка побудована на основі SciPy (Scientific Python). Крім того, використовувалась бібліотека алгоритму градієнтного бустингу XGboost. Для розробки моделі обрано багатофакторне прогнозування часових рядів з використанням у якості предикаторів запізнення часового ряду. Визначено характеристики, що враховуються при навчанні моделі, а саме: дата початку події, день тижня, номер тижня, місяць та інші. Проведено аналіз щодо визначення впливу цих параметрів на якість навчання моделі. Оцінені похибки моделей та точність прогнозу з найкращими показниками 0.83 для Україн и та 0.75 для Індії. Побудовані моделі дозволяють передбачати епідеміологічну ситуацію в майбутньому, координувати дії у різних галузях охорони здоров'я та проводити обґрунтовані превентивні заходи на державному рівні.Models for predicting the number of patients with COVID-19 using machine learning methods have been built. The data for models are obtained from various official sources, including the World Health Organization, from the beginning of the epidemic to the present time. The data in Ukraine and India were selected to teach models for predicting the number of patients with COVID-19. Algorithms of linear regression for Ukraine and gradient boosting for India proved to be the methods that provided high accuracy of the forecast for the existing data. Data analysis was performed using the Python programming language with Sklearn library which is based on SciPy (Scientific Python). In addition, the XGboost gradient boost algorithm library was used. To develop the model, multifactor prediction of time series with the delays as predictors was chosen. It is established that the such characteristics as the date of the event, day of the week, week number, month affect to the model. Model errors are smallest and forecast accuracy were estimated with the best values of 0.83 for Ukraine and 0.75 for India. The built models allow to predict the epidemiological situ ation in the future, to coordinate actions in different areas of health care and to carry out reasonable preventive easures at the state level.