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心血管疾病（CVD）或心脏病是早期死亡的主要原因之一，即使在年轻时也常常突然出现。如果更准确地检测到它，那么在严重影响个人之前，可以通过适当的药物和生活方式的变化来挽救生命。在这项工作中，在两个不同的数据集上应用了不同的机器学习分类器和深度学习算法多层感知器（MLP），即Framingham心脏研究数据集和UCI心脏病数据集预测心脏病。使用高参数调整对这些算法进行了优化，并比较其性能指标和预测精度。对于不同的功能，使用机器学习算法计算特征重要性得分。这些功能根据其分数进行排名。在各种分类算法中，随机森林算法显示出最佳的结果，预测精度为97.13％，对于Framingham数据集。MLP对两个数据集都表现出良好的性能。
比较分析和机器的特征重要性...
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