Temporal Modeling of Weekly Dengue Cases in Marikina City: A Time-Respecting Comparison of Classical, Machine Learning, and Deep Temporal Models
यह अध्ययन एक लीकेज-सेफ (leakage-safe) टेम्पोरल डिज़ाइन का उपयोग करके मरीकिना सिटी में साप्ताहिक डेंगू के मामलों के पूर्वानुमान के लिए क्लासिकल, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग मॉडलों का मूल्यांकन करता है, जिसमें यह पाया गया कि जबकि आंतरिक सत्यापन के दौरान सरल बेसलाइन मॉडल अच्छा प्रदर्शन करते रहे, वहीं LSTM मॉडल ने 2025 के आउट-ऑफ-टाइम होल्डआउट पर बेहतर भविष्य कहने वाली सटीकता प्राप्त की, बावजूद इसके कि इसमें आउटब्रेक-स्तर के हफ्तों को कम अनुमानित करने की सामान्य प्रवृत्ति देखी गई।