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Stimmungsanalyse von Covid-19-Tweets mithilfe eines Algorithmus für maschinelles Lernen

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Hauptthema: Dieser Artikel zeigt, dass das Facebook Prophet-Modell unter einer gro en Anzahl von Vorhersagemodellen die h鐼hste Genauigkeit bei der Vorhersage von Pandemieumst鄚den hatte.Ergebnisanalyse: Sie pr酲entierten, wie die Modelle bei den Tests酹zen mithilfe der Regressions- und Zeitreihenmodelle sowie der Analyse mit Facebook Prophet abgeschnitten haben. Anhand dieser Ergebnisse k霵nen sie den Root Mean Square Error (RMSE) f jedes Modell berechnen. Der Vergleich der Modelle basierend auf ihren RMSE-Werten ist in Tabelle I dargestellt. Tabelle I zeigt, dass das FPM bei der Vorhersage best酹igter F鄟le den niedrigsten durchschnittlichen Fehler aufweist. Den zweiten Platz belegt das ARIMA-Modell, gefolgt von den AR- und MA-Modellen. Da das ARIMA jedoch sowohl das MA- als auch das AR-Modell enth鄟t, werden diese nicht berksichtigt.Das HWA-Modell, das nach diesen beiden kommt, hat den niedrigsten Wert, gefolgt vom PR. Tabelle I zeigt, dass die Ergebnisse fast identisch mit den Ergebnissen der Tabelle f best酹igte F鄟le sind, wobei das FPM an der Spitze steht, gefolgt von ARIMA, HWA und PR in dieser Reihenfolge. Als Ergebnis kommen sie zu dem Schluss, dass die folgenden Modelle die besten zur Vorhersage der Pandemie-Situation sind: Facebook.

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