美国，心脏病是当前在美国的最常见疾病，根据官方统计，约有50％的美国人群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。1。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。ntroduction心脏病描述了可能影响心脏的各种疾病。多项研究发现，心脏病仍然是美国死亡的主要原因。他们发现各种原因导致心脏病率上升。他们强调了遗传学，年龄，生活方式和过去事件的重要性。联邦政府汇编的统计数据表明，近一半的美国人患有心血管疾病。烟草使用，高胆固醇和高血压是患心脏病的三个大风险因素。心脏病不仅是由遗传学引起的。可以通过健康的生活方式选择来预防或治疗许多形式的心脏病。心脏病的率提高是这些习惯的直接结果。年龄和家族史是无法改变的因素，因为它们是遗传确定的。确实无法消除这些风险因素，但可以采取一些步骤来减少