新冠病毒症状与感染概率预测数据集COVID-19SymptomsandInfectionProbabilityPrediction-arjunvarma00
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠病毒, 症状, 感染概率, 医疗健康, 机器学习, 预测模型, 健康风险, 数据分析
数据概述：
该数据集包含关于新冠病毒感染者的症状信息，记录了患者的各项症状及其对应的感染概率。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可用于分析不同症状与感染概率之间的关系。
数据维度：数据集包含多个医学症状相关字段，如发烧、身体疼痛、年龄、流鼻涕、咳嗽严重程度、感染概率、性别、干咳、喉咙痛、虚弱、食欲变化、呼吸困难、密切接触史、糖尿病史、心脏疾病史、48小时内病情进展情况、肾脏疾病史等。
数据格式：CSV格式，文件名为corona1csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于 arjunvarma00-corona 数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于新冠病毒感染风险评估、症状与感染概率关系研究，以及基于机器学习的疾病预测模型构建。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于医学研究，用于分析新冠病毒症状与感染概率之间的关系，以及不同症状组合对感染风险的影响。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在疾病风险评估、早期诊断辅助、医疗资源分配等方面。
决策支持：支持医疗机构进行疾病风险评估、制定预防策略，以及优化医疗资源配置。
教育和培训：作为医学、数据科学等相关课程的案例研究，帮助学生和研究人员理解疾病预测模型，以及如何利用数据进行疾病分析。
此数据集特别适合用于探索不同症状组合与新冠病毒感染概率之间的关联，帮助用户构建预测模型，从而提升疾病风险评估的准确性。
