第三课：回归任务实战——新冠病毒感染人数预测

简介：
本课程聚焦于运用机器学习技术进行实际问题解决，通过分析历史数据，学生将掌握如何建立模型来预测新冠病毒感染人数，提升公共卫生决策支持能力。 回归任务实战是数据分析与机器学习中的一个重要实践环节，在公共卫生领域具有广泛的应用价值。本次课程聚焦于利用回归分析对新冠病毒感染人数进行预测，旨在将理论知识与实际问题相结合，并提供实用的操作经验。 在本课程中，学员们首先会接触到数据集的概念。数据集由多个变量组成并包含众多观测值，是进行回归分析的基础。对于新冠病毒感染人数的预测案例，可能的数据维度包括时间序列（例如每日新增感染者数量）、地区分布、医疗资源配备情况、人口流动性及防控措施强度等。 接下来课程将详细讲解回归分析的基本原理。这是一种统计学方法，用于建立一个或多个自变量与因变量之间的关系模型。在新冠病毒感染人数预测中，可以将时间、人口流动性等因素视为自变量，并以新增感染者数量作为因变量，通过回归模型来描述和预测这种动态变化。 课程还将介绍常用的回归分析方法，如线性回归、逻辑回归及多项式回归等。例如，在线性回归的基本假设下，因变量与自变量之间存在线性关系。在新冠病毒感染人数的预测中，可以通过该模型分析不同时期感染者数量的增长趋势，并以此为基础进行短期预测。 此外，课程还将涵盖模型评估这一重要环节。通过诸如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）及决定系数（R²）等指标来检验回归模型的质量，在新冠病毒感染人数的预测中，这些评价标准有助于判断模型的有效性和准确性。 在优化模型的过程中，将探讨如何处理过拟合和欠拟合的问题。过拟合指的是对训练数据过度适应而泛化能力差；反之则为因过于简化而导致无法捕捉到真实特征的情况。针对新冠病毒感染人数的预测任务，需要找到合适的复杂度以确保既不过分依赖历史数据又能准确反映疫情的发展趋势。 实际应用中回归分析不仅限于简单的预测环节，还涉及如数据预处理、特征选择及异常值管理等步骤。课程将指导学员如何通过有效的数据清洗提高模型精度，识别影响预测结果的关键特性，并妥善应对异常情况从而优化整体性能表现。 总之，本课程以理论结合实践的方式设计，在帮助学生掌握回归分析的基本原理与方法的同时也鼓励他们灵活运用所学知识解决实际问题中的数据分析和预测挑战。