Une Approche basée machine learning pour la prédiction du covid-19 en algérie
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Date
2021
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Publisher
Université de Larbi Ben M’hidi-Oum Oum El Bouaghi
Abstract
En Algérie, Le premier cas confirmé de maladie du Corona Virus (Covid-19) a été signalé le 25 février 2020 lorsqu'un travailleur étranger en provenance d'Italie a été testé positif au virus du syndrome respiratoire aigu sévère (SRAS-CoV), le septième coronavirus pathogène pour l'homme, est responsable de la maladie Covid-19. Depuis, le nombre de cas augmente de façon exponentielle chaque jour. Selon la dernière Situation Epidémiologique (SE) publiée par l'Institut National Algérien de Santé Publique (ANIPH), il a été signalé 131 283 cas confirmés au 08 juin 2021. Dans ce travail, nous visons à utiliser des modèles du Machine Learning (ML) supervisés pour tenter de prévoir l'évolution de la maladie en Algérie. La prédiction des séries temporelles de la Covid-19 est une tâche très importante dans les méthodes modernes de prédiction dans le domaine de l'analyse de données. ? cet effet, nous avons sélectionné les modèles de prédictions ARIMA et Prophet et nous comparons également leurs performances. Le dataset utilisé comprend les cas confirmés et les cas décédés et est collecté à partir la SE quotidienne du 19 avril 2020 au 23 avril 2021. Les résultats obtenus indiquent que le modèle Prophet montre une bonne performance et surpasse généralement ARIMA.
Description
Keywords
Prédiction, Covid-19, Apprentissage supervisé