奥密克戎变异株预测分析数据集-基于RNN和机器学习算法-2024
数据来源：互联网公开数据
标签：奥密克戎,变异株,RNN,机器学习,预测,人工智能,健康,蛋白质,Tensorflow,Keras,Python,医学
数据概述：
本数据集是基于Emirhan BULUT开发的、用于预测奥密克戎变异株的人工智能项目的数据集。该项目使用了两种不同的算法：循环神经网络（RNN）深度学习模型和机器学习模型，分别对奥密克戎变异株的各种蛋白质值进行分析。数据集包括经过预处理和清洗的蛋白质数据，并根据两种算法进行模型构建，最终生成预测结果和混淆矩阵。RNN模型的准确率为82.5%，精确度为97.08%；机器学习模型的准确率为100.00%，精确度为99.5%。
数据用途概述：
该数据集适用于人工智能在医疗健康领域的应用研究，特别是病毒变异株的预测和分析。研究人员可以利用此数据评估不同机器学习算法在病毒预测中的性能；可以用于开发新的预测模型；也可以用于教学和科研，帮助理解人工智能在医学领域的应用。此外，该数据集也为后续深入研究奥密克戎变异株的生物学特性提供了数据基础。
