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Prediction of COVID-19 Confirmed Cases Using Gradient Boosting Regression Method

Computers, Materials & Continua 2021年第1期66卷 315-329页

作者： Abdu Gumaei Mabrook Al-Rakhami Mohamad Mahmoud Al Rahhal fahad raddah H.Albogamy Eslam Al Maghayreh Hussain AlSalman College of Computer and Information Sciences King Saud UniversityRiyadh11362Saudi Arabia Computer Science Department Faculty of Applied ScienceTaiz UniversityTaizYemen College of Applied Computer Sciences King Saud UniversityRiyadh11362Saudi Arabia

The fast spread of coronavirus disease(COVID-19)caused by SARSCoV-2 has become a pandemic and a serious threat to the *** of May 30,2020,this disease had infected more than 6 million people globally,with hundreds of thousands of ***,there is an urgent need to predict confirmed cases so as to analyze the impact of COVID-19 and practice readiness in healthcare *** study uses gradient boosting regression(GBR)to build a trained model to predict the daily total confirmed cases of *** GBR method can minimize the loss function of the training process and create a single strong learner from weak *** are conducted on a dataset of daily confirmed COVID-19 cases from January 22,2020,to May 30,*** results are evaluated on a set of evaluation performance measures using 10-fold cross-validation to demonstrate the effectiveness of the GBR *** results reveal that the GBR model achieves 0.00686 root mean square error,the lowest among several comparative models.

关键词： COVID-19 coronavirus disease SARS-CoV-2 machine learning gradient boosting regression(GBR)method

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