新冠疫情预测提交结果数据集COVID-19ForecastSubmissionResults-dimaquick
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 疫情预测, 感染病例, 死亡病例, 时间序列分析, 机器学习, 预测模型, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自新冠疫情预测比赛的提交结果，记录了对新冠病毒感染病例和死亡病例的预测值。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但根据“week3”等字样推测为特定时期。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测为疫情相关的全球或区域性数据。
数据维度：数据集包含“ForecastId”（预测标识符）、“ConfirmedCases”（确诊病例数）和“Fatalities”（死亡病例数）三个关键字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含week3_smooth.csv, week3_ml.csv和for_submission.csv三个文件，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于新冠疫情预测比赛提交结果，已进行结构化处理，方便模型训练与评估。
该数据集适合用于疫情预测模型的评估、比较和改进。
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：适用于疫情预测模型性能评估、不同预测方法对比研究，以及时间序列分析等学术研究。
行业应用：为公共卫生部门、医疗机构提供数据支持，用于疫情趋势分析、资源调配和决策支持。
决策支持：支持政府部门和医疗机构的疫情应对策略制定，优化资源分配，降低疫情影响。
教育和培训：作为数据科学、流行病学等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解疫情预测方法。
此数据集特别适合用于评估不同预测模型的预测精度，探索疫情发展趋势，并为疫情应对提供数据支持。
