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Stimmungsanalyse von Covid-19-Tweets mithilfe eines Algorithmus für maschinelles Lernen

Deutsch · Taschenbuch

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Beschreibung

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Hauptthema: Dieser Artikel zeigt, dass das Facebook Prophet-Modell unter einer großen Anzahl von Vorhersagemodellen die höchste Genauigkeit bei der Vorhersage von Pandemieumständen hatte.Ergebnisanalyse: Sie präsentierten, wie die Modelle bei den Testsätzen mithilfe der Regressions- und Zeitreihenmodelle sowie der Analyse mit Facebook Prophet abgeschnitten haben. Anhand dieser Ergebnisse können sie den Root Mean Square Error (RMSE) für jedes Modell berechnen. Der Vergleich der Modelle basierend auf ihren RMSE-Werten ist in Tabelle I dargestellt. Tabelle I zeigt, dass das FPM bei der Vorhersage bestätigter Fälle den niedrigsten durchschnittlichen Fehler aufweist. Den zweiten Platz belegt das ARIMA-Modell, gefolgt von den AR- und MA-Modellen. Da das ARIMA jedoch sowohl das MA- als auch das AR-Modell enthält, werden diese nicht berücksichtigt.Das HWA-Modell, das nach diesen beiden kommt, hat den niedrigsten Wert, gefolgt vom PR. Tabelle I zeigt, dass die Ergebnisse fast identisch mit den Ergebnissen der Tabelle für bestätigte Fälle sind, wobei das FPM an der Spitze steht, gefolgt von ARIMA, HWA und PR in dieser Reihenfolge. Als Ergebnis kommen sie zu dem Schluss, dass die folgenden Modelle die besten zur Vorhersage der Pandemie-Situation sind: Facebook.

Über den Autor / die Autorin










Ich bin Ahmed Rasidun Bari Dip und arbeite derzeit als Software-Ingenieur in einem Software-Unternehmen.

Produktdetails

Autoren Ahmed Rasidun Bari Dip, Rozario, Omi Evance Rozario, Md Shihab Sadik, Md. Shihab Sadik, Md.Shihab Sadik
Verlag Verlag Unser Wissen
 
Sprache Deutsch
Produktform Taschenbuch
Erschienen 01.01.2025
 
EAN 9786208580032
ISBN 9786208580032
Seiten 56
Thema Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik > Mathematik > Analysis

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