From Raw Data to Reliable Predictions: The Significance of Data Processing in COVID-19 Modelling
Diese Studie zeigt, dass ein maßgeschneideter Datenvorverarbeitungsprozess, der tägliche Updates, lokale Ausreißerbehandlung, Konsistenzprüfungen und iterative Merkmalsauswahl umfasst, die Vorhersagegenauigkeit von COVID-19-Sterblichkeitsmodellen im Vergleich zu Standardverfahren erheblich verbessert.