### 使用 ARIMA 模型预测患者发病时间并生成时间表 为了实现患者的发病时间预测，可以采用 ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) 模型来进行时间序列分析和预测。该模型适用于具有趋势、季节性和周期性的数据集。 #### 数据准备 假设有一个包含历史发病记录的时间序列数据 `patient_data`，其中每一行代表一位患者的发病日期。首先需要对这些数据进行预处理： ```python import pandas as pd from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX # 假设 patient_data 是一个 DataFrame 对象，包含 'date' 和其他特征列 data = pd.read_csv('path_to_patient_data.csv', parse_dates=['date']) data.set_index('date', inplace=True) # 将每日发病人数汇总成时间序列 daily_cases = data.resample('D').size().fillna(0).astype(int) ``` #### 构建与训练 ARIMA 模型 接下来定义并拟合 ARIMA 模型到整理好的时间序列上: ```python model = SARIMAX(daily_cases, order=(1, 1, 1), seasonal_order=(1, 1, 1, 7)) results = model.fit() print(results.summary()) ``` 这里选择了 `(p,d,q)` 的组合为 `(1,1,1)` 及其对应的季节性部分 `(P,D,Q,s)=(1,1,1,7)` 来捕捉每周重复模式的影响[^1]。 #### 进行预测 利用已训练好的模型对未来一段时间内的发病情况进行预测，并将其转换为易于阅读的日历视图形式输出: ```python forecast_steps = 30 # 预测未来一个月的数据点数目 predicted_values = results.get_forecast(steps=forecast_steps) dates = pd.date_range(start=daily_cases.index[-1], periods=forecast_steps+1)[1:] predictions_df = pd.DataFrame({ "Date": dates, "Predicted Cases": predicted_values.predicted_mean.round().astype(int), }) print(predictions_df.to_string(index=False)) # 创建日程安排表格 schedule_table = predictions_df[predictions_df['Predicted Cases'] > 0].copy() schedule_table.reset_index(drop=True, inplace=True) print("\nExpected Patient Visits Schedule:") print(schedule_table[['Date', 'Predicted Cases']].to_markdown(tablefmt='grid')) ``` 这段代码会打印出预计在未来三十天内每天可能发生的病例数以及仅当有预期就诊时才会显示的具体预约计划表。