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jinchuika/covid-modeler

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Modelador de evolución de COVID-19

Este proyecto permite hacer predicciones con diferentes modelos matemáticos sobre la evolución del COVID-19 en un determinado país o región.

Cómo utilizar

Instalar los requerimientos con

pip install -r requirements.txt

YA TENEMOS INTERFAZ GRÁFICA

Solo ejecuta

python3 gui.py

El modelador funciona por medio de la clase Modeler que se encuentra dentro del archivo wrapper.py.

modeler = Modeler('Guatemala', predict_len=1.5, output_folder='output', mode='cli', plot_mode='html')
modeler.c.show_countries() # devuelve una lista de paises disponibles
modeler.process() # genera las predicciones de datos para el pais seleccionado

Los parámetros disponibles son:

  • country (str): El nombre del país a utilizar. Se puede dejar en blanco y utilizar modeler.c.show_countries() para mostrar el listado de países disponibles. Después, utilizar modeler.set_country('Pais') para fijar uno.
  • predict_len (float): La cantidad de días a predecir a partir de la última fecha registrada.
  • use_default_models (bool): En el futuro se pretende poder incluir modelos de predicción personalizados, por ahora este parámetro siempre debe ser True para utilizar los modelos incluidos por default.
  • mode (str): Indica el modo en el que se ejecuta el modelo. Puede ser 'notebook' para ejecutarlo desde un Jupyter Notebook o 'cli' para utilizarlo dentro de un paquete externo o desde la terminal.
  • output_folder (str): La ruta de la carpeta donde se escribirán los resultados en caso de que el modo de ejecución sea cli.
  • plot_mode (str): la forma en que se exporta el gráfico. Puede ser 'image' o html. Solo se utiliza si el modo de ejecución es 'notebook'.

En caso de ejecutarse en un Jupyter Notebook se puede ver ESTE EJEMPLO que muestra el proceso de ejecución.

Ejemplo de los resultados:

Puedes ver un ejemplo de los resultados en la carpeta example_output.

Ejemplo resultados

Cosas por implementar

  • Ejecuión fuera de Jupyter Notebook
  • Permitir elegir un rango variable de fechas
  • Mejorar la documentación
  • Permitir ejecutar todo desde línea de comandos
  • Exportar los resultados a un archivo de texto
  • Obtener datos a partir de un archivo local
  • Crear un paquete apropiado para instalación local
  • Soporte para varios idiomas

Una versión preliminar del Notebook que dio origen a este paquete puede ser encontrada en este archivo.

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Modelos predictivos de la evolución del COVID-19

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