GeoAI与神经模糊特征选择在疫情预测及数据处理中的应用

### GeoAI与神经模糊特征选择在疫情预测及数据处理中的应用 #### 1. GeoAI在Covid - 19风险预测中的应用 在预测Covid - 19风险时，单纯依赖患者的人口统计学特征（如年龄和性别）或者仅依靠天气信息，并不总是能得到更准确的结果。为了评估数据挖掘算法结果的正确性，需要使用评估方法。常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1分数。 ##### 1.1 实验设置 - **机器配置**：操作系统为Windows 10，RAM为8.00 GB，处理器是Intel(R) Core(TM) i3 - 1005G1 CPU @ 1.20 GHz 1.19 GHz，系统类型为64位操作系统。 - **编程语言和工具**：使用Python和Virtual Studio Code。 ##### 1.2 数据集分析 对数据集进行了探索性数据分析，相关结果展示在图2、图3、图5和图6中。 ##### 1.3 预测结果 - **年龄缺失值处理**：每个年龄组填充数据集中年龄属性的缺失值，以确定最佳拟合。图4展示了每个年龄组对每个模型的准确率，对于准确率最高的年龄组，使用相应的训练模型。 - **训练和测试集大小**：为了预测Covid - 19的风险，所提供的算法需要在数据集的大部分上进行训练。数据集的大小对训练过程至关重要，并影响所建议算法的性能。选择具有更高准确率的训练和测试数据集比例来训练和测试相应的模型。具体情况如下表所示： | 模型 | 训练集划分(%) | 测试集划分(%) | 准确率(%) | F1分数(%) | 精确率(%) | 召回率(%) | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 随机森林分类器 | 80 | 20 | 95 | 94 | 95 | 94 | | KNN分类器 | 75 | 25 | 93 | 91 | 91 | 91 | | 支持向量机 | 80 | 20 | 84 | 81 | 81 | 82 | | 神经网络 | 55 | 45 | 83 | 79 | 79 | 80 | | 朴素贝叶斯分类器 | 75 | 25 | 82 | 78 | 79 | 77 | | 逻辑回归 | 60 | 40 | 82 | 78 | 77 | 70 | - **性能分析**：实验结果表明，温度和湿度等环境因素在病毒传播中发挥作用。合并数据集包含年龄、性别和天气信息等所有特征，而患者数据集包含除天气信息之外的所有特征。表1和图8展示了使用合并数据集对每个模型进行风险预测的性能评估。 ##### 1.4 结果总结 - 实验表明，仅关注患者的人口统计学特征（如年龄和性别）或仅关注天气信息，不能保证获得更准确的结果。 - 开发了一个更通用的机器学习模型，该模型同时考虑了患者人口统计学和环境条件等特征，以克服上述局限性。 - 模型还发现，尽管女性平均恢复速度更快，但感染的女性比男性更多。 - 对于男性和女性来说，感染人数比例最高的年龄类别是20 - 29岁和50 - 59岁。相比之下，死亡人数最多的是年龄较大的群体，尤其是80 - 89岁的男性和女性。 - 这项研究有助于人们了解可以最小化或最大化疾病风险的标准，帮助人们根据个人的年龄、性别和地区的天气条件更好地规划和准备日常活动。 以下是GeoAI在Covid - 19预测中的流程： ```mermaid graph LR A[获取数据集] --> B[数据预处理] B --> C[特征工程] C --> D[模型训练] D --> E[模型评估] E --> F[结果分析] ``` #### 2. 神经模糊特征选择算法 在机器学习问题中，重要特征的选择是一个重要的预处理步骤。许多大型数据集包含以非信息性特征形式存在的冗余信息，有时这些特征可能