질병 확산 예측을 위해 Django Prophet을 어떻게 사용하나요?
질병 확산 예측을 위해 Django Prophet을 어떻게 사용하나요?
소개:
질병 확산 예측은 정부와 의료 기관이 질병의 확산과 영향을 효과적으로 줄이기 위한 과학적 예방 및 통제 조치를 수립하는 데 도움이 될 수 있는 중요한 작업입니다. 데이터 과학에는 질병 확산 추세를 예측하는 방법이 많이 있으며, Django Prophet은 널리 사용되는 도구 중 하나입니다. 이 글에서는 질병 확산 예측을 위해 Django Prophet을 사용하는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.
1.장고예언자란?
Django Prophet은 시계열 데이터 분석 및 예측에 사용할 수 있는 통계 모델 기반 예측 도구입니다. 이는 유연하고 확장 가능한 시계열 예측 모델이며 다양한 실제 애플리케이션에서 잘 작동하는 Facebook Prophet 모델을 기반으로 합니다.
2. 데이터 준비
Django Prophet을 사용하여 질병 확산을 예측하기 전에 먼저 해당 데이터를 준비해야 합니다. 일반적으로 일일 확인 사례 수, 사망자 수 등 질병 확산에 대한 과거 데이터가 필요합니다. 이러한 데이터는 공개 데이터 세트에서 나오거나 관련 기관에서 얻을 수 있습니다.
3. Django Prophet 설치
시작하기 전에 Django Prophet 라이브러리를 설치해야 합니다. pip를 사용하여 다음 명령으로 설치할 수 있습니다:
pip install django-prophet
4. Django 프로젝트 생성
먼저 질병 확산을 예측하기 위해 Django 프로젝트를 생성합니다. 먼저 다음 명령을 사용하여 새 Django 프로젝트를 만듭니다.
django-admin startproject disease_prediction
그런 다음 다음 명령을 사용하여 프로젝트 디렉터리에 들어갑니다.
cd disease_prediction
다음으로 새 Django 애플리케이션을 만듭니다.
python manage.py startapp prophet_app
5. Django Prophet 구성
Django 애플리케이션의 settings.py 파일에서 Django Prophet을 구성해야 합니다. INSTALLED_APPS에 'django_prophet'을 추가하고 MIDDLEWARE에 'django_prophet.middleware.ProphetMiddleware'를 추가합니다. 마지막으로 구성 파일 하단에 다음 코드를 추가합니다.
PROPHET_APP_NAME = 'prophet_app' PROPHET_TIME_SERIES_MODEL = 'YOUR_MODEL_NAME'
6. 예측 모델 생성
새 파일 models.py를 생성하고 그 안에 모델을 정의합니다. 이 모델은 질병 확산에 대한 과거 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다. 다음은 간단한 모델 예입니다.
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)모델을 생성한 후 다음 명령을 실행하여 데이터베이스 테이블을 생성합니다.
python manage.py makemigrations python manage.py migrate
7. 경로 및 뷰 구성
urls.py 파일에서 관련 경로를 구성해야 합니다. . 다음은 샘플 코드입니다.
from django.urls import path
from prophet_app.views import predict
urlpatterns = [
path('predict/', predict, name='predict'),
]views.py 파일에서 해당 뷰 함수를 정의해야 합니다. 다음은 간단한 보기 기능 예시입니다.
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. 템플릿을 생성합니다.
템플릿 폴더에 예측 결과를 표시하기 위해 예측.html 파일을 생성합니다. 다음은 간단한 템플릿 예입니다.
<!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. 프로젝트 실행
위 단계를 완료한 후 Django 프로젝트를 실행하고 http://localhost:8000/predict를 방문하여 예측 결과를 볼 수 있습니다.
python manage.py runserver
결론:
Django Prophet을 사용하면 질병 확산 예측을 편리하게 할 수 있습니다. 이 문서에서는 Django Prophet을 설치하고 구성하는 방법을 설명하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 이 기사가 독자들이 질병 확산 예측을 위해 Django Prophet을 더 잘 사용하는 데 도움이 되기를 바랍니다.
위 내용은 질병 확산 예측을 위해 Django Prophet을 어떻게 사용하나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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