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在这项研究中，我们提出了一种基于机器学习的方法来识别心脏病。使用用于鉴定心脏病的算法，例如SVM，ANN，决策树，逻辑回归和天真的贝叶斯。第一步是收集患者健康信息的数据集。这包括人口统计信息，病史，生活方式和临床数据，例如血压，胆固醇水平和心电图（ECG）记录。收集数据后，需要进行预处理以删除差异，缺失值或离群值。这包括数据清洁，功能选择和工程以及缩放。预处理数据分为两组：训练和测试。训练集用于训练机器学习算法，并且测试集用于评估性能。
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