19、新冠疫情与疫苗接种影响分析及精神科聊天机器人开发

新冠疫情与疫苗接种影响分析及精神科聊天机器人开发

1. 新冠疫情数据的机器学习分析

在新冠疫情的研究中，利用机器学习算法对疫情相关数据进行分析是一种有效的手段。

1.1 人工神经网络（ANN）在疫情分析中的应用

ANN是基于人类神经元的人工智能模型框架，它对于确定输入和输出属性之间的关系至关重要。ANN架构有三层用于训练：
- 输入层
- 隐藏层
- 输出层

在输入和输出中，神经元与向量相关联，而隐藏层神经元与输入和输出层的神经元相关。通常，每个ANN层都与下一层相连，但层间不允许相互连接。通过最佳的训练方式，ANN可以实现更准确的性能分析。

1.2 不同机器学习算法在新冠病例分析中的表现

为了分析新冠病例、死亡率和康复病例，引入了sklearn包中的准确率、均方误差、随机森林回归器、支持向量机、线性回归器和r2分数库等。通过实验，改进了当前机器学习技术——多元线性回归的准确率，从93%提高到97%，并实施了新的技术，如支持向量机（SVM，准确率98.6%）、决策树回归（97.34%）、随机森林（97.30%）和线性回归（98.6%），其中SVM的准确率最高。

对于这些算法，还计算了各种误差估计值。不同的机器学习方法在X轴表示，预期准确率在Y轴表示，这样便于理解。准确率用于衡量基于训练、测试和验证数据模式的输入或输出数据之间的最佳模型关系，它反映了与接受值或真实值的接近程度。准确率的计算公式为：
[
Accuracy = \frac{Number\ of\ Correctly\ Predicted\ Data\ Instances}{Total