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美国科罗拉多州科罗拉多州科罗拉多大学计算机科学系A BSTRACT心脏病是当前在美国的最常见疾病，根据性别，根据官方统计，约有50％的美国人口患有某种形式的心血管疾病。本文根据胸痛和头晕等症状进行卡方测试和线性回归分析，以预测心脏病。本文将帮助医疗部门通过在疾病的开始阶段预测患有心脏病的患者为患有心脏病的患者提供更好的帮助。CHI Square测试是为了确定通过分析IEEE数据端口的心脏病数据集的胸痛与心脏病病例之间是否存在关系。测试结果和分析表明，美国最有可能患有胸痛，头晕，呼吸急促，疲劳和恶心等症状。该测试还表明，确定了一个星期的0.5，表明包括青少年在内的所有年龄段的人都可以面临心脏病，并且随着年龄的增长而患病率增加。此外，测试表明，面对严重胸痛的参与者中有90％患有心脏病，其中大多数成功的心脏病都在男性中，只有10％的参与者被认为是健康的。评估的p值远大于0.05的统计阈值，得出结论，诸如性，运动心绞痛，胆固醇，旧峰，ST_SLOPE，肥胖和血糖等因素在心血管疾病的发作中起着重要作用。我们已经使用基于逻辑回归的预测模型测试了数据集，并且观察到85.12％的准确性。k eywords卡方测试，r;数据挖掘；大数据；线性回归分析；心脏病;风险因素；机器学习；心血管疾病； Python;逻辑回归； Sklearn;熊猫，numpy，nltk。1。tratoduction心血管疾病描述了可能影响人心脏的各种疾病。心脏病是全球最致命，最复杂的人类疾病之一[1]。对世界卫生组织（WHO）报告的报告，心血管疾病每年在全球每年造成1,790万人。[9]声称，在心脏病中，心脏将血液不足泵入影响其功能的其他身体器官。根据[2]，增加心脏病可能性的某些活动是肥胖，高水平的胆固醇，高血压等。此外，年龄，遗传和过去事件也会影响发展心脏病的可能性[5]。如美国心脏协会所描述的那样，患有心脏病的人表现出各种体征和症状。这些人在睡眠中遇到挑战，心跳不规则（心率降低或增加），快速减肥和腿肿胀。但是，这些体征和症状对于不同的疾病特别是在老年人中很常见。因此，很难获得实际诊断，这可能会导致不久的将来死亡率增加。
使用机器学习和深度学习的心脏病预测
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