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摘要霍乱仍然是尼日利亚的重大公共卫生挑战，每年造成许多死亡。本研究旨在开发一种基于机器学习的预测模型，用于尼日利亚的霍乱暴发的早期检测和预测。通过整合包括环境，社会经济和健康数据在内的各种数据集，该模型为公共卫生官员提供了可行的见解，从而及时进行了干预和资源分配。该研究利用各种机器学习算法来分析历史数据，随机森林的出现是最有效的。该模型的预测已针对实际爆发数据验证，证明了其显着增强爆发准备和响应策略的潜力。1。引言霍乱是摄入恐怖恐怖症状霍利氏症引起的急性腹泻疾病，一直是尼日利亚的复发公共卫生问题。该疾病的特征是迅速发作严重的水性腹泻，如果未治疗，可能导致脱水和死亡。尽管卫生和清洁水的通道有所改善，但霍乱的爆发仍会因规律而令人震惊，尤其是在基础设施不良且医疗保健有限的地区。霍乱暴发的主要驱动因素包括降雨，温度和水污染等环境因素，以及人口密度，卫生实践和医疗保健可及性等社会经济状况。传统的爆发预测方法通常依赖于历史数据和专家判断，虽然有价值，但它们的预测准确性和及时性可能受到限制。
利用机器学习以提早发现和预测霍乱
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