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다중 선형 회귀와 랜덤 포레스트 기반의 코로나19 신규 확진자 예측
Prediction of New Confirmed Cases of COVID-19 based on Multiple Linear Regression and Random Forest 원문보기

대한임베디드공학회논문지 = IEMEK Journal of embedded systems and applications, v.17 no.4, 2022년, pp.249 - 255  

김준수 (Daegu University) ,  최병재 (Daegu University)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The COVID-19 virus appeared in 2019 and is extremely contagious. Because it is very infectious and has a huge impact on people's mobility. In this paper, multiple linear regression and random forest models are used to predict the number of COVID-19 cases using COVID-19 infection status data (open so...

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참고문헌 (16)

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  14. E. J. Lee, H. S. Cho, Y. S. Song, "An Exploratory Study on Determinants Predicting University Graduate Newcomers' Early Turn Over," Journal of Corporate Education and Talent Research, Vol. 22, No. 1, pp. 163-194, 2020 (in Korean). 

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  16. K. S. Ko, Y. W. Kim, S. H. Byeon, S. J. Lee, "LSTM Based Prediction of Ocean Mixed Layer Temperature Using Meteorological Data," Journal of Remote Sensing, Vol. 37, No. 3, pp. 603-614, 2021 (in Korean). 

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