Wie verwende ich Django Prophet zur Vorhersage der Ausbreitung von Krankheiten?

Wie verwende ich Django Prophet zur Vorhersage der Ausbreitung von Krankheiten?

Einleitung:
Die Vorhersage der Ausbreitung von Krankheiten ist eine wichtige Aufgabe, die Regierungen und medizinischen Einrichtungen dabei helfen kann, wissenschaftliche Präventions- und Kontrollmaßnahmen zu formulieren, um die Ausbreitung und Auswirkungen von Krankheiten wirksam zu reduzieren. In der Datenwissenschaft gibt es viele Methoden zur Vorhersage von Krankheitsausbreitungstrends, und Django Prophet ist eines der am weitesten verbreiteten Tools. In diesem Artikel wird die Verwendung von Django Prophet zur Vorhersage der Ausbreitung von Krankheiten vorgestellt und spezifische Codebeispiele bereitgestellt.

1. Was ist Django Prophet?
Django Prophet ist ein auf statistischen Modellen basierendes Prognosetool, das zur Analyse und Prognose von Zeitreihendaten verwendet werden kann. Es basiert auf dem Facebook-Prophet-Modell, einem flexiblen und skalierbaren Zeitreihenprognosemodell, das in einer Vielzahl praktischer Anwendungen gute Ergebnisse liefert.

2. Datenvorbereitung
Bevor wir Django Prophet zur Vorhersage der Krankheitsausbreitung verwenden, müssen wir zunächst die entsprechenden Daten vorbereiten. Typischerweise benötigen wir historische Daten zur Ausbreitung der Krankheit, einschließlich der Anzahl der bestätigten Fälle pro Tag, der Anzahl der Todesfälle usw. Diese Daten können aus öffentlichen Datensätzen stammen oder von relevanten Institutionen bezogen werden.

3. Django Prophet installieren
Bevor wir beginnen, müssen wir die Django Prophet-Bibliothek installieren. Sie können pip verwenden, um es mit dem folgenden Befehl zu installieren:

pip install django-prophet

4. Erstellen Sie ein Django-Projekt
Wir erstellen zunächst ein Django-Projekt, um die Ausbreitung von Krankheiten vorherzusagen. Zuerst verwenden wir den folgenden Befehl, um ein neues Django-Projekt zu erstellen:

django-admin startproject disease_prediction

Dann verwenden wir den folgenden Befehl, um das Projektverzeichnis aufzurufen:

cd disease_prediction

Als nächstes erstellen wir eine neue Django-Anwendung:

python manage.py startapp prophet_app

5. Konfigurieren Sie Django Prophet
In der Datei „settings.py“ der Django-Anwendung müssen wir Django Prophet konfigurieren. Fügen Sie „django_prophet“ in INSTALLED_APPS und „django_prophet.middleware.ProphetMiddleware“ in MIDDLEWARE hinzu. Fügen Sie abschließend den folgenden Code am Ende der Konfigurationsdatei hinzu:

PROPHET_APP_NAME = 'prophet_app'
PROPHET_TIME_SERIES_MODEL = 'YOUR_MODEL_NAME'

6. Erstellen Sie ein Vorhersagemodell.
Erstellen Sie eine neue Datei models.py und definieren Sie darin ein Modell. Das Modell wird zur Speicherung und Verwaltung historischer Daten zur Krankheitsausbreitung verwendet. Das Folgende ist ein einfaches Modellbeispiel:

from django.db import models

class DiseaseSpread(models.Model):
    date = models.DateField()
    confirmed_cases = models.IntegerField()
    deaths = models.IntegerField()

    def __str__(self):
        return str(self.date)

Führen Sie nach dem Erstellen des Modells den folgenden Befehl aus, um die Datenbanktabelle zu erstellen:

python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

7. Routen und Ansichten konfigurieren
In der Datei urls.py müssen wir die relevanten Routen konfigurieren . Das Folgende ist der Beispielcode:

from django.urls import path
from prophet_app.views import predict

urlpatterns = [
    path('predict/', predict, name='predict'),
]

In der Datei „views.py“ müssen wir die entsprechende Ansichtsfunktion definieren. Das Folgende ist ein einfaches Beispiel für eine Ansichtsfunktion:

from django.shortcuts import render
from django_prophet.models import ProphetModel
from .models import DiseaseSpread

def predict(request):
    # 获取疾病传播数据
    data = DiseaseSpread.objects.all()

    # 创建预测模型
    model = ProphetModel(
        data=data, 
        time_field='date', 
        target_field='confirmed_cases')

    # 进行预测
    predictions = model.predict()

    # 返回预测结果
    return render(request, 'predict.html', {'predictions': predictions})

8. Erstellen Sie eine Vorlage.
Erstellen Sie eine Predict.html-Datei im Vorlagenordner, um die Vorhersageergebnisse anzuzeigen. Das Folgende ist ein einfaches Vorlagenbeispiel:

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Predictions</title>
</head>
<body>
    <h1>Predictions</h1>
    <table>
        <tr>
            <th>Date</th>
            <th>Predicted Cases</th>
        </tr>
        {% for prediction in predictions %}
        <tr>
            <td>{{ prediction.date }}</td>
            <td>{{ prediction.predicted_cases }}</td>
        </tr>
        {% endfor %}
    </table>
</body>
</html>

9. Führen Sie das Projekt aus.
Nach Abschluss der obigen Schritte können wir das Django-Projekt ausführen und http://localhost:8000/predict besuchen, um die Vorhersageergebnisse anzuzeigen.

python manage.py runserver

Fazit:
Durch die Verwendung von Django Prophet können wir bequem Vorhersagen zur Ausbreitung von Krankheiten treffen. In diesem Artikel wird erläutert, wie Django Prophet installiert und konfiguriert wird, und es werden spezifische Codebeispiele bereitgestellt. Ich hoffe, dass dieser Artikel den Lesern helfen kann, Django Prophet besser für die Vorhersage der Ausbreitung von Krankheiten zu nutzen.

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