고병원성 조류인플루엔자 발생 데이터를 활용한 AI 발생 원인 분석

@notepad_jj2

츄르사려고 코딩하는 코집사입니다.

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1. 주제

- 고병원성 조류인플루엔자 발생 데이터를 활용한 AI 발생 원인 분석

 

2. 분석개요

- 2020년 12월 13일 기준 조류 인플루엔자(AI) 확진 농장 지속적으로 발생

- 조류 인플루엔자(AI) 확산에 따른 사후 처리 사회적 비용 증가

- 재발방지 및 피해 최소화를 위한 시스템 구축 필요

 

 

3. 목적 및 필요성

- 고병원성 조류인플루엔자 발생 데이터를 활용하여 과거 발생 추이와 현황파악

- AI 발생에 영향을 미치는 요소 분석

 

 

4. 데이터 수집

- 총 7개의 데이터 수집

 

 

5. 데이터 전처리

- 범주형 데이터 : 발생여부, 도, 발생연도, 발생월, 축종

- 수치형 데이터 : 평균기온, 최저기온, 최고기온, 평균풍속, 평균상대습도, 일교차, 철새도래지거리

 

 

6. EDA

 

7. 데이터 분석

1) 로지스틱 회귀분석

- 종속변수 : 발생여부

- 독립변수 : 축종, 평균기온, 최저기온, 최고기온, 평균 풍속, 평균 상대습도, 철새 도래지거리

- 독립변수들 간의 stepwise 방법을 통해 변수 선택

2) 의사결정트리(Decision Tree)

- 분류 정확도 84%

- Decision Tree를 통해 결론 도출

 

8. 예측 모델

- 총 5개(Random Forest, SVM, KNN, Adaboost, Decision Tree) 모델 분류 결과 앙상블 기법 중 하나인 Random Forest 모델의 정확도가 89%

 

9. 기대효과

 

10. 소스코드

1) 데이터 전처리

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빅데이터 분석 AI 조류 인플루엔자 데이터 전처리(1) - 기상데이터

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빅데이터 분석 AI 조류 인플루엔자 데이터 전처리(2)

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빅데이터 분석 AI 조류 인플루엔자 데이터 전처리(3)

2) 데이터 EDA

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빅데이터 분석 AI 조류 인플루엔자 데이터 EDA - (1)

 

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빅데이터 분석 AI 조류 인플루엔자 데이터 EDA - (2)

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빅데이터 분석 AI 조류 인플루엔자 데이터 EDA - (3)

3) 데이터 샘플링

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빅데이터 분석 AI 조류 인플루엔자 데이터 샘플링 - (1)

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빅데이터 분석 AI 조류 인플루엔자 데이터 샘플링 - (2)

4) 데이터 분석 모델링

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빅데이터 분석 AI 조류 인플루엔자 데이터 분석 모델링 - (1) Decision Tree

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빅데이터 분석 AI 조류 인플루엔자 데이터 분석 모델링 - (2) Random Forest

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빅데이터 분석 AI 조류 인플루엔자 데이터 분석 모델링 - (3) SVM

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빅데이터 분석 AI 조류 인플루엔자 데이터 분석 모델링 - (4) KNN

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빅데이터 분석 AI 조류 인플루엔자 데이터 분석 모델링 - (5) AdaBoost

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