Análisis del sentimiento de los tuits de Covid-19 mediante un algoritmo de aprendizaje automático
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Tema principal: Este artículo demuestra que, entre una gran cantidad de modelos de predicción, el modelo Facebook Prophet tuvo la mayor precisión a la hora de anticipar las circunstancias de una pandemia.Análisis de resultados: Presentaron cómo se desempeñaron los modelos en los conjuntos de prueba utilizando los modelos de regresión y series de tiempo, así como el análisis utilizando Facebook Prophet. Pueden calcular el error cuadrático medio (RMSE) para cada modelo utilizando estos resultados. La comparación de los modelos en función de sus puntuaciones RMSE se muestra en la Tabl...
Tema principal: Este artículo demuestra que, entre una gran cantidad de modelos de predicción, el modelo Facebook Prophet tuvo la mayor precisión a la hora de anticipar las circunstancias de una pandemia.Análisis de resultados: Presentaron cómo se desempeñaron los modelos en los conjuntos de prueba utilizando los modelos de regresión y series de tiempo, así como el análisis utilizando Facebook Prophet. Pueden calcular el error cuadrático medio (RMSE) para cada modelo utilizando estos resultados. La comparación de los modelos en función de sus puntuaciones RMSE se muestra en la Tabla I. La Tabla I indica que al pronosticar casos confirmados, el FPM tiene el error promedio más bajo. El segundo lugar lo ocupa el modelo ARIMA, al que le siguen los modelos AR y MA. Sin embargo, debido a que ARIMA incorpora tanto el modelo MA como el AR, no se los tiene en cuenta.El modelo HWA, que viene después de estos dos, tiene la puntuación más baja, seguido del PR. La Tabla I muestra que los hallazgos son casi idénticos a los resultados de los casos confirmados de la tabla, con el FPM en primer lugar, seguido del ARIMA, HWA y PR, en ese orden. Como resultado, llegan a la conclusión de que los mejores modelos para anticipar la situación de pandemia son los siguientes: Facebook.
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