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Maschinelles Lernen ist eine dynamische Forschung, die in der Lage ist, verborgene Beziehungen aus diesen Eingabevariablen zu extrahieren, um Faktoren zu ermitteln, die den HIV-Status von Kunden bestimmen. In dieser Forschungsarbeit wurde versucht, Determinanten des HIV-Status zu identifizieren und den HIV-Status der Bevölkerung vorherzusagen, indem Datenmuster der freiwilligen Beratung und Tests unter Verwendung aktueller Daten und weiterer Variablen analysiert wurden, um die Erweiterung des Wissens über den HIV-Status zu unterstützen.Diese Forschungsarbeit befasste sich mit der Entwicklung von Vorhersagemodellen für den HIV/AIDS-Epidemiestatus, einer Fallstudie des Robe-Krankenhauses. AIDS (das erworbene Immunschwächesyndrom), eine große globale Epidemie, wurde 1981 erstmals als Krankheit bezeichnet. Die Infektion mit dem HIV-Virus (Humanes Immundefizienz-Virus) führt zu AIDS, das die Fähigkeit des Körpers zur Bekämpfung von Infektionen und einigen bösartigen Erkrankungen langsam beeinträchtigt, indem es die Zellen des Immunsystems (T-Zellen) tötet oder schädigt. Obwohl sich die HIV-Epidemie in Äthiopien weit verbreitet hat, gibt es bemerkenswerte regionale Unterschiede in ihrer Intensität. Ich kann beabsichtigen, das Ausmaß der HIV/AIDS-Pandemie in Äthiopien genau zu bestimmen und zu untersuchen, wie sich die Bevölkerungsmobilität darauf auswirkt.