COVID-19预测二分类问题数据集

COVID-19预测二分类问题数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：COVID-19,预测,分类,症状,接触史,检测结果 数据概述： 本数据集用于COVID-19预测的二分类问题，包含个体的详细信息和COVID-19检测结果。数据集涵盖了个体的唯一标识符（ID）、性别（男/女）、是否60岁以上（是/否）、检测日期（测试COVID-19的日期）、症状（咳嗽、发热、喉咙痛、呼吸困难、头痛，每个症状以是/否表示）、是否与确诊COVID-19的个体有已知接触（是/否）以及最终的COVID-19检测结果（阳性或阴性）。 数据用途概述： 该数据集适用于COVID-19预测模型的开发和评估、症状与检测结果之间的关联研究、风险因素分析等场景。研究人员可以通过分析这些数据来识别COVID-19的高风险群体，为公共卫生政策制定提供依据；医疗机构可以利用这些数据优化COVID-19的检测和治疗策略；教育机构可以使用这些数据进行教育培训，帮助学生了解COVID-19的相关知识和研究方法。