[機械学習]-東京で発生している感染症の関係を解析する その2
東京で発生している、ここ10年で100人以上陽性になった(患者数)感染症の相関を解析しました。その結果、基本的には感染症は個別に感染していますが、明らかに、1.新型コロナと相関している感染症 2.新型コロナと逆相関(対策が緩むと発生)する感染症があることが分かりました。
そして、新型コロナと相関している感染症は、梅毒です。
レポート内容
解析データの入手先
今回の課題は、
【課題1】 新型コロナと相関(新型コロナと同様に拡大)する感染症
=梅毒(Syphilis) について解析する、です。
(1)はじめに
機械学習と数理最適化 Advent Calendar 2023 チャレンジ の文書です。
の下図のとおり、機械学習の分、解析です。
詳細は上記内容も読んでください。あくまでも独自に解析した内容です。
(2)新型コロナと相関する感染症について
課題:100人以上陽性になった(患者数)感染症には相関があるのか?
各感染症で相関を取得して、解決すればいい。
取得した感染症一覧
解法①:相関行列取得。
相関行列を再度掲載。
ここの数字がより、1.00 に近いもの= 明るいセル が対象になります。
解法②:相関行列の関係は?
相関の関係性を、具体的に把握します。
COVID-19(新型コロナ)と相関がある梅毒(Syphilis)は、直下にあります。
基本的には、各感染症は別々(=暗い色)に感染を行っています。
具体的には、直接線で結ばれている=相関がある 感染症は以下の通り
1.新型コロナと相関がある=梅毒(Syphilis)
2.新型コロナと逆相関がある(風しん、A群溶血性レンサ球菌咽頭炎、百日咳)
今回の解析対象は、梅毒(Syphilis)です。
梅毒単体については、下記で詳しく解析済です。
なので、新型コロナと梅毒の相関は、以下の通りです。
a. 新型コロナと梅毒の相関
新型コロナ陽性者を毎日取得していた期間(=2023/04/30 )までの相関です。
新型コロナ陽性者を週単位で取得していた期間(=2023/11/20 まで)を含めた相関です。
まったく変動がないこと(=手計算で再度確認)がわかります。
b.梅毒なのですべて検査に言っているわけではなく、全体分布を想定する必要があります。
要するに、梅毒と新型コロナ と明確に関係があり、極めて高い相関関係がある、ことを明確に定義しています。
追記:
機械学習と数理最適化について
機械学習と数理最適化 Advent Calendar 2023 チャレンジ している理由
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