尼日利亚拉萨热病例和死亡率:量子回归与机器学习模型对比
T K Samson1, O Aromolaran2, T Akingbade1
1Statistics Programme, College of Agriculture, Engineering and Science.
尼日利亚的拉萨热病 (LF) 建模显示,量子回归最好预测确诊病例,而机器学习在预测死亡率方面表现出色. 这凸显了有针对性的干预措施的必要性,以制拉萨热的传播和死亡.
科学领域:
- 流行病学和公共卫生.
- 生物统计学和数据建模
- 传染病的动态传染病的动态.
背景情况:
- 由拉萨发烧病毒 (LFV) 引起的拉萨发烧 (LF) 是西非的流行病,尼日利亚占感染的很大一部分.
- 了解LF传播动态对于有效的公共卫生政策至关重要,特别是因为它影响到生产年龄组.
- 尼日利亚疾病控制中心 (NCDC) 提供有关肺炎病例和死亡率的重要数据.
研究的目的:
- 为了比较量子回归模型 (QRM) 与机器学习模型 (MLM) 对尼日利亚拉萨热病动态的预测性能.
- 确定最有效的建模方法来预测确诊的拉萨热病例和死亡率.
- 确定影响拉萨热死亡率的关键因素.
主要方法:
- 利用尼日利亚疾病控制中心 (NCDC) 2018年1月至2022年12月的拉萨热病数据 (疑似病例,确诊病例,死亡人数).
- 在25%,50%和75%的量子力回归模型 (QRM) 和各种机器学习模型 (MLM) 中适应数据.
- 响应变量:确诊病例和死亡率;独立变量:总确诊病例,周,月,年.
主要成果:
- 最高的月均确诊病例 (56) 和死亡率 (9) 发生在2月;第一季度出现了峰值病例和死亡.
- 在确诊病例中,50%的QRM超越了具有较低RMSE (10.3393对11.615) 的最佳MLM (Gaussian-matern5/2 GPR).
- 对于死亡率,中等高斯 SVM (MLM) 优于RMSE较低的QRM (1.6441比1.8352). 确诊病例是死亡率最重要的预测因素.
结论:
- 在50%的量子回归有效捕捉了尼日利亚的拉萨热病例动态.
- 中高斯 SVM 在模拟拉萨热病死亡率方面表现出卓越的表现.
- 确诊病例的增加显著增加了拉萨热的死亡率,需要加强干预策略和促进社区卫生,以防止动物污染.
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