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Babasaheb Ambedkar技术大学，莱诺尔摘要：事实证明，机器学习有效地帮助从医疗保健行业生产的大量数据中做出决策和预测。 该项目旨在通过分析患者的数据来预测未来的心脏病，这些数据对他们是否患有心脏病，是否使用机器学习算法。 机器学习技术在这方面可能是一个福音。 即使心脏病可能以不同的形式发生，也存在一组常见的核心风险因素，这些因素会影响某人是否最终有心脏病风险。 通过从各种来源收集数据，在合适的标题下对它们进行分类，最后添加了ANA液源以提取所需的数据，我们可以说这项技术可以很好地适应对心脏病的预测。 关键字：机器学习Babasaheb Ambedkar技术大学，莱诺尔摘要：事实证明，机器学习有效地帮助从医疗保健行业生产的大量数据中做出决策和预测。该项目旨在通过分析患者的数据来预测未来的心脏病，这些数据对他们是否患有心脏病，是否使用机器学习算法。机器学习技术在这方面可能是一个福音。即使心脏病可能以不同的形式发生，也存在一组常见的核心风险因素，这些因素会影响某人是否最终有心脏病风险。通过从各种来源收集数据，在合适的标题下对它们进行分类，最后添加了ANA液源以提取所需的数据，我们可以说这项技术可以很好地适应对心脏病的预测。关键字：机器学习
心脏病使用ML
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