30、利用区块链和机器学习进行COVID - 19早期症状预测及工业共生智能合约架构设计

利用区块链和机器学习进行COVID - 19早期症状预测及工业共生智能合约架构设计

在当今科技发展的浪潮中，区块链和机器学习技术在不同领域展现出了巨大的应用潜力。本文将围绕利用区块链和机器学习进行COVID - 19早期症状预测，以及智能合约架构在工业共生过程中的应用展开探讨。

1. COVID - 19早期症状预测

在抗击COVID - 19的过程中，早期症状的准确预测对于疫情防控至关重要。通过机器学习模型，能够对患者的早期症状数据进行分析，从而提供即时的COVID - 19检测结果。

1.1 机器学习模型评估

为了实现精准的预测，我们对两种机器学习模型进行了评估，分别是感知器模型（Perceptron model）和SGD分类器模型（SGDClassifier model），评估结果如下所示：
| 模型 | 精度（Precision） | 召回率（Recall） | F1分数（F1 - score） | 支持度（Support） | 准确率（Accuracy） | 宏平均（Macro average） | 加权平均（Weighted average） |
| — | — | — | — | — | — | — | — |
| 感知器模型（Positive） | 0.88 | 1.00 | 0.94 | 268906 | - | - | - |
| 感知器模型（Negative） | 0.84 | 0.09 | 0.16 | 39802 | 0.88 | 0.86
0.54
0.55 | 0.88
0.88
0.84 |
| SGD分类器模型（Positive） |