COVID-19の感染者数をProphetで予測 更新

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COVID-19 Python TimeSeriesAnalysis prophet Python テキストリンク

概要

2週間前にProphetで予測した感染者数を最新のデータで再度予測した
差分だけを記載する

  • 実施: 2020年12月04日
  • パケージ：Prophet

Prophetで感染者数予測

2週間前のProphet予測では12月上旬は3000人を超えていたが、いまは幸い2500人くらいとなっている
この先30日の国内感染者数予測は下図となった
傾向は前回の予測同様、12月中旬に向けていったん減少するが、その後増加するらしい

試しに60日先まで予測すると下図となった
12月にいったん減少するが第一波、二波の後にあった小康状態が今回はなく、1月はずっと増加する予測
現実味を帯びた嫌な波形になったように感じる

今回は国内感染の陽性率も予測させてみた
データ更新以外のコードは前回の続き

df_ratio = pd.DataFrame()
df_ratio['ds'] = pd.to_datetime(df_dom['DS'])
df_ratio['y'] = df_dom['pos_def'] / df_dom['test_def'] * 100   # 国内陽性率

m = Prophet(yearly_seasonality=True, weekly_seasonality=True, daily_seasonality=True)
m.fit(df_ratio[95:])     # 5月までの生データが暴れていたので前半をオミット
future = m.make_future_dataframe(periods=30, freq='D', include_history=True)
forecast = m.predict(future)
forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']].tail()
fig = m.plot(forecast, figsize=(20, 10))
ax = add_changepoints_to_plot(fig.gca(), m, forecast)
ax = fig.gca()
ax.set_title("Positive / Tested", size=16)
ax.set_xlabel("date", size=16)
ax.set_ylabel("Ratio (%)", size=16)
ax.tick_params(axis="x", labelsize=14)
ax.tick_params(axis="y", labelsize=14)

微増といったところか…
PCR検査は感染者数増加に追い付いていると考えられる

なお、空港検査でのPositive判定予測は下図となった