연구동향 분석

다중 선형 회귀와 랜덤 포레스트 기반의 코로나19 신규 확진자 예측

김준수 최병재 2022년

논문상세정보
인용/피인용
' 다중 선형 회귀와 랜덤 포레스트 기반의 코로나19 신규 확진자 예측' 의 주제별 논문영향력
논문영향력 선정 방법
논문영향력 요약
주제
  • COVID-19
  • Correlation Analysis
  • Google Mobility Data
  • Multiple Linear Regression
  • Random Forest
동일주제 총논문수 논문피인용 총횟수 주제별 논문영향력의 평균
5,920 0

0.0%

' 다중 선형 회귀와 랜덤 포레스트 기반의 코로나19 신규 확진자 예측' 의 참고문헌

  • 회귀모형을 이용한 한국프로농구 승부결과 분석
    장효진 [2015]
  • 텐서플로우 튜토리얼 방식의 머신러닝 신규 모델 개발 : 캐글 타이타닉 데이터 셋을 중심으로
    김동길 [2019]
  • 태양광 발전량 예측을 위한 랜덤포레스트와 순환신경망 비교
    김라멕 [2021]
  • 코로나바이러스: 사스, 메르스 그리고 코비드-19
  • 코로나19 지역사회 이동성 보고서[데이터 세트]
  • 시계열 데이터와 랜덤 포레스트를 활용한 시간당 초미세먼지 농도 예측
    이득우 [2020]
  • 사회적 변수를 고려한 LSTM 기반 코로나19 일별 확진자 수 예측 기법
    노윤아 [2022]
  • 머신러닝 모델을 이용한 대한민국 코로나 신규 확진자 예측
    배진수 [2021]
  • 랜덤 포레스트를 활용한 대졸 신입사원 조기이직 예측 결정요인 탐색
    이은정 [2020]
  • 기상 데이터를 활용한 LSTM 기반의 해양 혼합층 수온 예측
    고관섭 [2021]
  • 공공데이터활용지원센터_보건복지부 코로나19 감염 현황 [데이터 세트]
  • Random forests ,
    L. Breiman [2001]
  • Prediction of new Corona Cases Based on Machine Learning and Deep Learning
    J. S. Bae [2020]
  • Hand-crafted 특징 및 머신 러닝 기반의 은하 이미지 분류 기법 개발
    오윤주 [2021]
  • Daily Occurrence Prediction of Regional Infectious Diseases Using Random Forest
    J. U. Moon [2019]
  • Attention is All you Need