哥伦比亚COVID-19特征工程数据集

哥伦比亚COVID-19特征工程数据集 数据来源：互联网公开数据
标签：哥伦比亚,COVID-19,特征工程,数据处理,机器学习,公共卫生,疫情分析
数据概述：
本数据集是基于哥伦比亚COVID-19原始数据集进行特征工程处理的版本。通过对原始数据中的分类变量进行深入分析，整理并优化了具有更高价值的特征，以提升机器学习模型的性能。数据集中新增了超过30个经过工程化处理的特征，旨在更好地反映疫情发展及其相关因素。
数据用途概述：
该数据集适用于疫情发展分析、预测模型构建、公共卫生政策研究等多种场景。研究人员可以利用此数据集探索疫情传播规律、评估防控措施效果；机器学习工程师可将其用于训练预测模型，以支持疫情监测和资源分配决策；公共卫生部门可以借助数据集优化疫情防控策略，提升应对能力。此外，数据集也适合用于教育和培训，帮助学习者理解特征工程在数据分析和建模中的重要性。