Ансамблевые методы машинного обучения для прогнозирования вспышек лихорадки денге
Исследователи из Северо-Восточного университета разработали метод с точностью до 80% для предсказания вспышек лихорадки денге. Это важно для подготовки медицинских работников к эпидемиям.
Лихорадкой денге может заболеть почти половина населения мира, и число случаев растёт. По данным США, ежегодно от вируса умирает около 40 000 человек.
Профессор Маурисио Сантильяна объясняет, что для снижения нагрузки на лиц, принимающих решения, используются ансамблевые методы машинного обучения. Эти методы анализируют несколько моделей и выбирают наиболее точную для конкретного региона.
Сантильяна также отмечает, что разные ансамблевые модели работают лучше в разных условиях. Несмотря на сложности с регистрацией случаев и задержками в данных, ансамблевые методы остаются одними из лучших в прогнозировании вспышек.
© 2015-2025 Сетевое издание «Фактом». Зарегистрировано в Федеральной службе по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Реестровая запись ЭЛ No ФС 77 - 67652 от 10.11.2016.