基于支持向量回归的数学模型分析疫情现状并对其进行预测

前言：
在这里通过分析过去52天的疫情数据，将各类型数据进行了可视化展示，能够直观的看出过去52天人数的变化情况，同时使用支持向量回归模型对未来三天的确诊人数进行预测，并对预测曲线和原始确证病例进行可视化了比较。在这里可以学习到如何使用matplotlib绘制折线图，如何通过使用sklearn库建立相应的数学模型。希望帮助大家学习一点东西！！！

基于支持向量回归的数学模型分析2019新冠疫情现状并对其进行预测

第一步导入需要的库
第二步导入所需csv文件
第三步显示数据记录时间
第四步建立对应是数据日期列表，并单独显10日、11日的情况
第五步将时间列表单独显示出来
第六步将从1月22号的人员确诊数据分成0.9的训练集，0.1的测试集
第七步定义主要参数
第八步导入SVR核函数
第九步使用RandomSearchCV随机搜索超参空间，使用均方误差来作为评价指标，训练30轮次建立支持向量回归模型
第十步返回训练后支持向量回归模型超参空间中的最优参数组合
第十一步返回最优的训练器以及最优训练器的精度

基于支持向量回归的数学模型分析疫情现状并对其进行预测相关推荐

基于支持向量回归（SVR）和PROSAIL模拟光谱数据的叶面积指数反演
前言本博客利用PROSAIL模型模拟出MODIS的光谱数据和LAI,然后采用支持向量回归(SVR)方法建立NDVI与LAI 的回归模型,用于LAI的反演.训练和测试数据的拟合效果还是比较好的,这表明 ...
支持向量回归代码_RDKit：基于支持向量回归（SVR）预测logP
RDKit一个用于化学信息学的python库.使用支持向量回归(SVR)来预测logP. 分子的输入结构特征是摩根指纹,输出是logP. 代码示例: #导入依赖库 import numpy as np ...
基于DDTBOX，使用线性支持向量回归(SVR)从ERP数据中解码连续变量
导读事件相关电位(ERP)数据的多变量分类分析是预测认知变量的强大工具.然而,分类通常仅限于分类变量,并未充分利用连续数据,如反应时间.反应力或主观评分.另一种方法是支持向量回归(SVR),它使用单 ...
支持向量回归_浙江大学王慧芳等：用于电网节点重要度评估的一种基于网络嵌入和支持向量回归的人工智能方法...
内容介绍中文摘要: 重要节点识别对电网安全意义重大.但电网在规模.结构等方面差异较大,评价指标难以涵盖电网不同状态下所有信息,因此基于指标构建的传统评估方法,其效果视情况而定,通用性不足.由此,本文 ...
机器学习之支持向量回归（SVR）预测房价—基于python
大家好,我是带我去滑雪! 本期使用爬取到的有关房价数据集data.csv,使用支持向量回归(SVR)方法预测房价.该数据集中"y1"为响应变量,为房屋总价,而x1-x9为特征变量, ...
支持向量机（SVM）、支持向量回归（SVR）
论文完成也有一段时间了,用到了支持向量机(Support Vector Machine或SVM)方面的知识,感觉泛化能力比较好,一开始的时候,用了一些神经网络的模型,泛化能力都不是很满意,立即转到支持 ...
迈向数据科学的第一步：在Python中支持向量回归
什么是支持向量回归? (What is Support Vector Regression?) Support vector regression is a special kind of regre ...
使用最大离散重叠小波变换MODWT和支持向量回归 SVR的金融时间序列预测
本例使用的数据链接如下:https://www.histdata.com/download-free-forex-historical-data/?/ascii/tick-data-quotes/AU ...
支持向量机 (三)：优化方法与支持向量回归
拉格朗日乘子法 - KKT条件 - 对偶问题支持向量机 (一): 线性可分类 svm 支持向量机 (二): 软间隔 svm 与核函数支持向量机 (三): 优化方法与支持向量回归优化方法一.S ...

基于支持向量回归的数学模型分析疫情现状并对其进行预测

基于支持向量回归的数学模型分析2019新冠疫情现状并对其进行预测

基于支持向量回归的数学模型分析疫情现状并对其进行预测相关推荐

最新文章

热门文章