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摘要 - 在许多国家中，中风是内瘤和死亡的主要原因。这项研究的目标是弄清楚如何使事情变得更好。我使用了来自Kaggle的中风疾病数据集。患者可以从已预处理的数据中受益。缺血性中风和中风出血是两种中风形式，使用机器学习方法将个体分为两类。在此调查中采用了七次机器学习技术。逻辑回归，支持向量机（SVM），随机森林，猫的增长，多层感知器（MLP），天真的贝叶斯，K-最近的邻居，因此，我们的发现，Cat Boost可以使最佳准确性以及精确和召回值以及F1评分。关键字 - 准确性，数据预处理，机器学习，预测，中风
使用有监督的机器学习预测脑部中风
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