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epilearn是一种用于建模，模拟和分析流行数据的Python工具包。尽管存在几个软件包也涉及流行病建模，但它们通常仅限于机械模型或传统统计工具。随着机器学习的继续塑造世界，这些包装与最新模型之间的差距变得更大。为了弥合差距并激发了流行病模型中的创新研究，Epilearn不仅为基于机器学习的流行模型提供了支持，而且还包含了用于分析流行病数据的全面工具，例如仿真，可视化，传输等。为了方便流行病学家和数据科学家，我们为在两个任务上培训和评估流行模型提供了一个统一的框架：预测和源检测。为了促进新型号的开发，EpiLearn遵循模块化设计，使其灵活且易于使用。在Ad-Condition中，还开发了一个交互式Web应用程序，以可视化现实世界或模拟流行数据。我们的包裹可在https://github.com/emory-melody/epilearn上找到。
流行病建模中用于机器学习的Python库
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