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portada Stimmungsanalyse von Covid-19-Tweets Mithilfe Eines Algorithmus für Maschinelles Lernen (en Alemán)
Formato
Libro Físico
Editorial
Autor
Idioma
Alemán
N° páginas
56
Encuadernación
Tapa Blanda
ISBN13
9786208580032

Stimmungsanalyse von Covid-19-Tweets Mithilfe Eines Algorithmus für Maschinelles Lernen (en Alemán)

Ahmed Rasidun Bari Dip; Md.shihab Sadik; Omi Evance Rozario (Autor) · Verlag Unser Wissen · Tapa Blanda

Stimmungsanalyse von Covid-19-Tweets Mithilfe Eines Algorithmus für Maschinelles Lernen (en Alemán) - Ahmed Rasidun Bari Dip; Md.Shihab Sadik; Omi Evance Rozario

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Reseña del libro "Stimmungsanalyse von Covid-19-Tweets Mithilfe Eines Algorithmus für Maschinelles Lernen (en Alemán)"

Hauptthema: Dieser Artikel zeigt, dass das Facebook Prophet-Modell unter einer gro en Anzahl von Vorhersagemodellen die höchste Genauigkeit bei der Vorhersage von Pandemieumständen hatte.Ergebnisanalyse: Sie präsentierten, wie die Modelle bei den Testsätzen mithilfe der Regressions- und Zeitreihenmodelle sowie der Analyse mit Facebook Prophet abgeschnitten haben. Anhand dieser Ergebnisse können sie den Root Mean Square Error (RMSE) für jedes Modell berechnen. Der Vergleich der Modelle basierend auf ihren RMSE-Werten ist in Tabelle I dargestellt. Tabelle I zeigt, dass das FPM bei der Vorhersage bestätigter Fälle den niedrigsten durchschnittlichen Fehler aufweist. Den zweiten Platz belegt das ARIMA-Modell, gefolgt von den AR- und MA-Modellen. Da das ARIMA jedoch sowohl das MA- als auch das AR-Modell enthält, werden diese nicht berücksichtigt.Das HWA-Modell, das nach diesen beiden kommt, hat den niedrigsten Wert, gefolgt vom PR. Tabelle I zeigt, dass die Ergebnisse fast identisch mit den Ergebnissen der Tabelle für bestätigte Fälle sind, wobei das FPM an der Spitze steht, gefolgt von ARIMA, HWA und PR in dieser Reihenfolge. Als Ergebnis kommen sie zu dem Schluss, dass die folgenden Modelle die besten zur Vorhersage der Pandemie-Situation sind: Facebook.

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