＊新型コロナウィルス「COVID-19」感染者が 2020年7月26日に出現する地点を機械学習で推測しました。
＊機械学習の訓練データは
都道府県別新型コロナウィルス感染者数マップ
のcsv ファイルと東京都市区町村別症例数JSONをダウンロードして使用しました
＊東京都の2020/5/6からはhttps://github.com/smatsumt/parse-tokyo-covid-report-pdf/tree/master/csv さんからダウンロードさせてもらいました。
＊赤い点または紫の点の地域から感染者が出現すると予測しました。
＊赤い点は前日（2020年7月25日）までに感染者が出現したことがある緯度と経度です
＊紫の点は(2020年7月26日）に新たに感染者が出現するかもしれない緯度と経度です。
＊調べてわかったことは次の日は前日までに感染者が出現したことがある地域からだいたい75% から100% 出現して、 新たな地域で出現することは少ない (0% ～25% ) ということでした。
＜結果と反省＞
＊新たな出現場所を予測するのは難しかった。当たっても1カ所だった。
＊点と点の関係を学習する今の方法では出現場所を予測するのは無理。
＊前日までの出現場所と次の日の出現場所に関連はないのか？でもありそうだけど、掴めてないのか？