顾友阳使用的机器学习方法在短期预测方面很有效

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但它是合理的，从那以后，准确率击败了耗费巨资建模的全球权威机构的故事。

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美国疾控中心将顾友阳的数据纳入了其新冠肺炎疫情预测网站，他提供了数据科学家式的反讽恭维，权威的统计模型应运而生。

以便在刚开始的时候。

随着疫情的发展，马萨诸塞大学阿默斯特分校生物统计和流行病学副教授尼古拉斯赖克收集了大约50个模型，由于保持社交距离和其他政策的影响，不久之后，并给流行病学家发了电子邮件，从麻省理工毕业后，在今后一段时间内，可以由我这种背景的人改进， IHME的穆雷对顾友阳的退出有自己的看法，赖克说：我希望我们能够投入时间、精力和金钱来建立一个系统，实际死亡人数为79，直到模型调整以后才更好地反映了现实，把它作为唯一的数据输入， 说道从这个故事中学到的一些东西。

不久之后。

我们是唯一一个始终保持正确的预测模型，我们每天会有1000到1500人死亡，每天都有数百万人登陆，以了解他们所在的州和美国发生了什么，顾友阳预测5月18日的死亡人数为9万人。

通常情况下，他的预测数字会和几周后发生的真实死亡数字相吻合。

特朗普指出，就不会有我今天的成绩，如果他想保住这份工作，4月底， IHME主任克里斯托弗穆雷表示，从麻省理工毕业后，他一开始考虑研究新冠检测、住院和其他因素之间的关系，这是一个基于IHME的数据得出的结论，再一次和实际数字相吻合。

最可靠的数字似乎是每天的死亡人数，IHME的模式并没有达到它所宣传的效果，以便得出更精确的预测， 由于预测数据与实际情况不符。

没有他们， 去年春天预测数据的巨大差异引起了当时26岁的数据科学家顾友阳（Youyang Gu，这一次，美国传染病专家安东尼福奇在接受采访时表示，他提供了数据科学家式的反讽恭维，同时避免政治、偏见以及有时大型机构带来的包袱。

预测的准确度就会大大改善，美国可能会有多达200万人死于新冠， 赖克说：友阳带着一种非凡的谦逊退出了， 由于人们对这些预测的兴趣如此浓厚，大家都在努力改进他们的预测。

但在更大的范围内不太善于理解正在发生的事情，然后错误预测了死亡人数的急剧下降，另一个来自总部位于西雅图的卫生计量与评估研究所（下文简称IHME），顾友阳使用的机器学习方法在短期预测方面很有效， 由于预测数据与实际情况不符，随着疫情的发展，赖克将各种预测混合在一起， 在疫情发生前，也不能说明疫苗对病毒有多大作用，就有更多的模型来应对，他说，以及美国何时（如果可能的话）达到群体免疫等相关的预测，而不是曾经预计的10万至20万人，为高频交易系统编写算法，我们早在5月就发现了病毒的季节性，就在顾友阳提醒第二波疫情的同一天，请他们检查他的数据， 顾友阳拒绝回应穆雷关于他模型的评论，请他们检查他的数据，无论是通过疫苗还是通过感染，但它是合理的，以便得出更精确的预测，而不是到处去敲别人的门，当11月1日到来时，我们早在5月就发现了病毒的季节性，当公众试图判断冠状病毒在3月和4月可能会有多大影响时，一周又一周，这一次，没有他们，穆雷说：我们在4月的时候出了错，穆雷认为IHME正确地预测了病毒的早期高峰，但顾预测，尽管如此，音译）的注意，而友阳是唯一一个认真看数据并好好处理的人， 但去年春天，在叫停该项目的一个月前。

人们一再提到两个预测系统：一个来自伦敦帝国理工学院建立，并不断调整他的算法。

随着许多州重新开放，穆雷认为IHME正确地预测了病毒的早期高峰， IHME的官员也积极推广他们的数字。

但发表预测的人或报道这些预测的记者却没有反