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Analyse des sentiments des tweets de Covid-19 à l'aide d'un algorithme d'apprentissage automatique by Ahmed Rasidun Bari Dip at Abbey's Bookshop,
Analyse des sentiments des tweets de Covid-19 à l'aide d'un algorithme d'apprentissage automatique
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Ahmed Rasidun Bari Dip MD Shihab Sadik

Analyse des sentiments des tweets de Covid-19 à l'aide d'un algorithme d'apprentissage automatique

Ahmed Rasidun Bari Dip,  MD Shihab Sadik,  Omi Evance Rozario

$63.95   $54.74

Paperback

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French
Editions Notre Savoir
23 January 2025
Functional analysis & transforms
Français: Thème principal: Cet article démontre que, parmi un grand nombre de modèles de prédiction, le modèle Facebook Prophet avait la plus grande précision lorsqu'il s'agissait d'anticiper les circonstances de la pandémie.

Analyse des résultats: Ils ont présenté les performances des modèles sur les ensembles de tests en utilisant les modèles de régression et de séries chronologiques, ainsi que l'analyse en utilisant Facebook Prophet. Ils peuvent calculer l'erreur quadratique moyenne (RMSE) pour chaque modèle en utilisant ces résultats. La comparaison des modèles en fonction de leurs scores RMSE est présentée dans le tableau I. Le tableau I indique que lors de la prévision des cas confirmés, le FPM a l'erreur moyenne la plus faible. La deuxième place revient au modèle ARIMA, qui est suivi des modèles AR et MA. Cependant, comme l'ARIMA intègre à la fois les modèles MA et AR, ils ne sont pas pris en compte.

Le modèle HWA, qui vient après ces deux-là, a le score le plus bas, suivi du PR. Le tableau I montre que les résultats sont presque identiques aux résultats du tableau des cas confirmés, le FPM arrivant en tête, suivi de l'ARIMA, du HWA et du PR, dans cet ordre. Ils arrivent ainsi à la conclusion que les meilleurs modèles pour anticiper la situation pandémique sont les suivants: Facebook.
By:   , ,
Imprint:   Editions Notre Savoir
Dimensions:   Height: 229mm,  Width: 152mm,  Spine: 3mm
Weight:   86g
ISBN:   9786208580094
ISBN 10:   6208580099
Pages:   56
Publication Date:  
Audience:   General/trade ,  ELT Advanced
Format:   Paperback
Publisher's Status:   Active

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