初心者がNeural Networkで東京都コロナ感染者予測してみた、そして予測できず。
まず、東京都コロナ感染者数の累計グラフです↓
データは3/11-5/4までの54日間ありますが、
3/11-4/22の43日間について実績に沿った予測線を作ります↓
青の線が私の初心者なりのNeural Networkで予測した東京都コロナ感染者数です。
自分で独力で作った割にはまぁまぁ当たっているような線になりました(^^)
この青の線を予測条件を変えずに延伸します↓
そして、実績の赤線も延伸してどういう精度だったか見てみます↓
実績の赤線が予測の青線の上をいっています。
実数を見てみます↓
青の線が私の初心者なりのNeural Networkで予測した東京都コロナ感染者数で、
赤の線が東京都コロナ感染者数の累計です。
ようやくNeural Networkっぽく予測することができました！
それでは予測基データ/方法などなどの前提です。
データ基
データは前回と同じく東洋経済新報社のこちら↓のサイトです。
対象期間
3/11-5/3の54日間になります。
予測概要
予測目的 東京都感染者数
予測要素 神奈川と埼玉の感染者数
東京都感染者数を神奈川と埼玉の感染者数を予測するということです。
予測方法 Neural Network
構造は↓で行いました。
タイトルには予測と書いたんですが、
予測できないことに気づきました。
例えば5/30の予測ができるかといえばできなくて、それは予測基の神奈川と埼玉の5/30のコロナ感染者数が計算上
必要なんです泣
このへんをもっとうまく考えれるようにしたいです。
またやってみます！
