Machine Learning und ARIMA-Modell-Averaging für adaptive Public Health Forecasting: Vergleichende Evaluierung und eine Ontario COVID-19 Fallstudie

arXiv:2608.20406v1 Ankündigung: neu Zusammenfassung: Public Health Forecasts müssen auf abrupte Änderungen in Überwachungsdaten reagieren, ohne Rauschen, Reporting-Artefakte oder vorübergehende Trends zu überextrapolieren. Wir evaluierten Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Random Forest und Extreme Gradient B…