| Autor: |
Александр Владимирович Гусев, Анна Евгеньевна Андрейченко, Михаил Юрьевич Котловский, Тарас Денисович Тарасенко, Иван Анатольевич Деев, Ольга Сергеевна Кобякова |
| Jazyk: |
English<br />Russian |
| Rok vydání: |
2023 |
| Předmět: |
|
| Zdroj: |
Демографическое обозрение, Vol 10, Iss 2 (2023) |
| Druh dokumentu: |
article |
| ISSN: |
2409-2274 |
| DOI: |
10.17323/demreview.v10i2.17768 |
| Popis: |
В исследовании была рассмотрена возможность создания и сравнения краткосрочных предиктивных моделей смертности населения региона в ковидный период (2020) и до него (2019) с использованием алгоритма машинного обучения (CatBoost). Использовали оперативные данных о числе умерших Федеральной службы государственной статистики и дополнительно справочники субъектов РФ (демографические и общегеографические данные, сведения о медицинских организациях, показатели системы здравоохранения, медицинские мониторинги, показатели рисков опасностей и др.). Для данных 2019 г. ошибка модели уменьшалась с увеличением периода обучения с 13 до 0,5%. В 2020 г. данного уменьшения не наблюдалось, и ошибка варьировалась между 8 и 16%. Не удалось повысить точность прогнозов при присоединении характеристик регионов. Агрегированные данные имели черты случайного процесса, и отсутствовали предикторы, имеющие значимое влияние на причины смертности или значимо ассоциированные с ними. |
| Databáze: |
Directory of Open Access Journals |
| Externí odkaz: |
|
