新冠疫情预测提交结果数据集COVID-19PredictionSubmissionResults-hongshitan
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 疫情预测, 预测结果, 确诊病例, 死亡病例, 时间序列分析, 机器学习, 预测模型
数据概述：
该数据集包含新冠疫情预测模型的提交结果，记录了对未来疫情发展趋势的预测数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但从其预测性质推测，应包含对未来一段时间的疫情发展预测。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但结合“新冠疫情”主题，推测为针对特定地区或全球范围的疫情预测结果。
数据维度：数据集包括“ForecastId”（预测编号）、“ConfirmedCases”（预计确诊病例数）和“Fatalities”（预计死亡病例数）三个字段，用于量化预测结果。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源为新冠疫情预测比赛或研究项目，用于评估预测模型的性能。
该数据集适合用于疫情趋势分析、预测模型评估和优化。
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：适用于流行病学、公共卫生等领域的研究，用于分析疫情发展趋势、评估预测模型的准确性。
行业应用：可为医疗卫生机构、政府部门提供数据支持，用于疫情应对策略的制定和资源分配。
决策支持：支持疫情相关的决策制定，例如预测医疗资源需求、评估隔离措施的有效性等。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习等课程的案例，帮助学生和研究人员理解疫情预测方法。
此数据集特别适合用于评估不同预测模型的性能，比较不同预测结果的差异，以及探索疫情发展的规律与趋势。
