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摘要：心脏病是全球死亡最普遍的原因之一，印度也不例外。在印度，每年与心脏有关的问题可能归因于大量死亡。高血压，糖尿病，吸烟习惯和越来越不活跃的生活方式等因素进一步促进了该国心脏病的不断增长。在早期识别该疾病，并预测其可能性，在增强患者结局并最大程度地减少整体医疗保健负担方面起着至关重要的作用。本研究论文探讨了使用构成各种临床和人群特征的数据集对心脏病的预测模型的开发和评估。利用机器学习技术，包括卷积神经网络（CNN）和其他模型，我们旨在确定心脏病的关键预测因子，并开发出一种准确的模型，以帮助医疗保健专业人员早期诊断和干预。该研究采用全面的数据预处理，特征选择和模型评估，以确保可靠和可靠的预测。我们的发现突出了机器学习和深度学习模型的潜力，以显着增强心脏病预测，从而有助于印度更好的管理和预防策略。关键字：心脏病，机器学习，深度学习CNN，LSTM。
使用新机器对心脏病预测进行分析...
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