Covid-19 en Ecuador: Aplicación de minería de datos

Q4 Computer Science
J. Zambrano, Patricia Quiroz-Palma, Alex Santamaría-Philco, Willian Zamora
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Abstract

El COVID-19 se introdujo rápidamente como una pandemia global, la cual necesita ser tratada con respuesta inmediatas e integradas a todos los sistemas nacionales que requieran de ellas. Con la llegada del COVID-19 el mundo vio la necesidad de respuestas oportunas y el intercambio de datos sobre ésta y futuras pandemias globales de rápida propagación. Este estudio se enfoca en predecir la incidencia del COVID-19 en Ecuador. Se realizó Minería de Datos de los registros proporcionados por instituciones públicas del estado ecuatoriano con información oficial y actualizada del COVID-19 en el Ecuador. Se experimento con modelos de regresión y memoria a largo plazo obteniendo como resultado el modelo óptimo para estimar el número de casos positivos de COVID-19. Para el modelo matemático se hizo uso del error cuadrático medio como métrica del rendimiento. Del análisis de los datos sobre el COVID-19 en Ecuador el modelo de regresión lineal predijo la incidencia con un error cuadrático medio de 0.54. siendo los factores más efectivos la incidencia de días anteriores y el número de población de cada una de las provincias afectadas.
厄瓜多尔Covid-19:数据挖掘应用
COVID-19作为一种全球大流行迅速出现,需要立即应对,并纳入所有需要应对的国家系统。随着COVID-19的到来,世界看到有必要就这一和未来快速传播的全球大流行病及时作出反应并交换数据。这项研究的重点是预测厄瓜多尔COVID-19的发病率。对厄瓜多尔国家公共机构提供的记录进行数据挖掘,并提供厄瓜多尔COVID-19的官方和最新信息。采用回归模型和长期记忆模型进行实验,得到了估计COVID-19阳性病例数量的最优模型。本研究的目的是评估在墨西哥恰加斯州(恰加斯州)和恰加斯州(恰加斯州)进行的一项研究的结果。通过对厄瓜多尔COVID-19数据的分析,线性回归模型预测了发病率,平均二次误差为0.54。最有效的因素是前几天的发病率和每个受影响省份的人口数量。
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