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最近咱们被客户要求撰写对于新冠疫情人数的钻研报告，包含一些图形和统计输入。
在本文中，该数据依据世界各国提供的新病例数据提供。
获取工夫序列数据
df=pd.read_csv("C://global.csv")摸索数据
此表中的数据以累积的模式出现，为了找出每天的新病例，咱们须要减去这些值
df.head(10)这些数据是依据国家和地区报告新病例的数据，但咱们只想预测国家的新病例，因而咱们应用 groupby 依据国家对它们进行分组
总结数据
执行 groupby 以依据一个国家的新病例来汇总数据，而不是依据地区
d1=df.groupby(['Country/Region']).sum()形容随机抉择的国家的累计新病例增长
from numpy.random import seed
plt.plot(F[i], label = RD[i])
plt.show()# 咱们不须要前两列
d1=d1.iloc[:,2:]# # 查看是否有空值
d1.isnull().sum().any()咱们能够对每个国家进行预测，也能够对所有国家进行预测，这次咱们对所有国家进行预测
dlycnmdcas.head()dalycnfreces.indexdal_cnre_ces.index = pd.to_datetime(dailyonfrmd_as.index)点击题目查阅往期内容
联合新冠疫情 COVID-19 股票价格预测：ARIMA，KNN 和神经网络工夫序列剖析
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plt.plot(dalnimedases)ne_ces = daiy_onme_as.diff().dropna().astype(np.int64)
newcaesplt.plot(ne_s[1:])nw_s.shape(153,)将数据拆分为训练和测试数据
ct=0.75
trin_aa,tet_aa = train_test_split(ne_ces, pct)(116,)
``````
plt.plot(tainta)
plt.plot(tesata)数据标准化
scaler = MinMaxScaler()testa.shape(38, 1)创立序列
lentTe = len(ts_data)
for i in range(timmp, lenhTe):
X_st.append(tst_aa[i-tmStap:i])
y_tt.append(tesata[i])
X_tet=np.array(X_ts)
ytes=np.array(y_tt)X_st.shapeXtrn.shape# 序列的样本
X_trn[0], yran[0]为股票价格预测设计 RNN 模型
模型：
- LSTM
- GRU
model.summary()model.fit(X_trn y_rin, epochs=50, batch_size=200)yprd = (mod.predict(X_test))
MSE = mean_squared_error(ytue, y_rd)
plt.figure(figsize=(14,6))meRU= Sqtal([
keras.layers.GRU(model_GRU.fit(Xtrn, ytin,epochs=50,batch_size=150)pe_rut = {}
y_ue = (y_et.reshape(-1,1))
y_prd = (modlGU.predict(X_test))
MSE = mean_squared_error(y_ue, ed)用于预测新病例的机器学习算法
筹备数据
d__in.shapemoel=LinearRegression(nos=-2)ARIMA
COVID-19 新病例预测的自回归综合挪动平均线
# 咱们不须要前两列
df1.head()
daly_nfrd_cses = df1.sum(axis=0)
day_cnir_ase.index = pd.to_datetime(da_onieses.index)new_cs = dacofmecss.diff().dropna().astype(np.int64)
tri_ta,tet_ata = trintt_it(nw_es, pct)ero = men_squred_eror(ts_ar, pricos)plt.figure(figsize=(12,7))
plt.plot(tanat)数据获取
在上面公众号后盾回复“疫情数 据”，可获取残缺数据。
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本文选自《Python 用 RNN 循环神经网络：LSTM 长期记忆、GRU 门循环单元、回归和 ARIMA 对 COVID19 新冠疫情人数工夫序列预测》。
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