32、新冠疫苗接种影响与物联网任务分配研究

新冠疫苗接种影响与物联网任务分配研究

1. 新冠疫苗接种影响研究

1.1 研究目标

研究针对全球已接种疫苗的不同人群展开，旨在分析年龄、性别、症状、人口统计学位置以及疫苗品牌等因素对疫苗接种恢复水平的影响。主要目标是基于这些因素，分析疫苗接种对恢复情况的影响。

1.2 研究设计

采用开源数据集，借助机器学习方法探究年龄、人口统计学位置、性别、症状和疫苗品牌之间的关系，以预测接种者的恢复情况。同时，还探索了实验室因素对预测的影响。研究的参与者来自不同年龄、地区和性别的人群，通过有目的的抽样策略选取，全球共有1450名候选人参与。

1.3 机器学习方法

机器学习系统类似于人类大脑，从历史数据中学习，构建预测模型并对输入数据进行预测。主要的机器学习算法类型包括：
- 监督学习算法 ：使用过去的数据或标记示例进行预测或分类新的测试数据。数据主要分为训练集和测试集。
- 无监督学习算法 ：用于训练未分类或未标记的新数据，以发现隐藏的结构或模式。
- 强化学习算法 ：通过产生动作并检测缺陷或奖励与环境进行交互。

常见的机器学习模型有线性回归、逻辑回归、决策树、向量机、朴素贝叶斯、神经网络、K - 均值、随机森林等。本研究使用监督学习技术，基于某些变量预测接种疫苗的影响。监督学习模型通过训练集得出函数 f，对测试集进行分类预测，模型实现使用Python编写。

1.4 决策变量与数据处理