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最近，个体的压力水平一直很高。这增加了个体中风的机会。2015年，中风是冠状动脉疾病后第二大死亡原因，占死亡人数为630万。大约300万人死亡是缺血性中风造成的，而330万死亡是由出血性中风造成的。今天的数字远高于此。详尽且易于使用的工具需要检测中风。随着计算机科学在包括医学科学在内的不同研究领域的发展，这已成为可能。一个机器学习系统是经过训练而不是明确编程的，因为它为获得心脏病的高精度提供了更好的选择。全世界的医疗组织收集有关各种与健康有关的问题的数据。可以使用各种机器学习技术来利用这些数据来获得有用的见解。但是收集的数据非常大，很多时候，这些数据可能非常嘈杂。这些数据集太大了，无法理解人的思想，可以使用各种机器学习技术来探索。因此，这些算法在近期已经非常有用，以准确预测与心脏有关的疾病的存在或不存在。中风是全世界死亡的第二大主要原因，对于个人和国家医疗保健系统而言，仍然是重要的健康负担。该项目的主要目的是建立一个有效的预测
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