基于机器学习的COVID-19诊断预测数据集-症状预测2020年3月11日至2020年4月30日-shubhampise1998

基于机器学习的COVID-19诊断预测数据集-症状预测2020年3月11日至2020年4月30日-shubhampise1998 数据来源：互联网公开数据 标签：COVID-19,机器学习,诊断预测,症状,RT-PCR,医疗资源,政府数据,疫情分析

数据概述： 本数据集包含2020年3月11日至2020年4月30日期间约278,848名个体的RT-PCR检测结果，旨在通过机器学习模型预测COVID-19的诊断结果。数据集由某政府官方网站提供，主要涵盖了11个字段，其中包括8个可能对COVID-19预测结果起重要作用的特征。目标变量为COVID-19检测结果，分为阳性或阴性。数据集建议将2020年3月11日至4月15日的数据用作训练集和验证集，2020年4月16日至4月30日的数据用作测试集。训练集和验证集建议按4:1的比例划分。

数据用途概述： 该数据集适用于COVID-19诊断预测模型的开发与评估、医疗资源分配优化、疫情趋势预测等多种场景。医学专业人员可以利用此数据集训练预测模型，辅助快速准确地诊断COVID-19病例，尤其是在医疗资源有限的情况下。此外，数据集还可用于教学和科研，帮助学生和研究人员了解机器学习在公共卫生领域中的应用。