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1 研究学者（博士），维韦卡南达全球大学 斋浦尔，拉贾斯坦邦，印度 2 助理教授，Compucom 技术与管理学院 斋浦尔，拉贾斯坦邦，印度 摘要：近几十年来，由于生活压力越来越大和人类行为粗心，心脏病的发病率不断上升，成为全球死亡的主要原因之一。准确、及时地预测心脏病对于成功预防至关重要。已经开发了许多技术来帮助医疗保健从业者预测这种疾病，但每种算法都有自己的局限性。这项研究引入了一种新颖的集成方法，可以提高预测准确性，同时降低误报。针对经典算法和新算法对所建议的技术进行了评估，结果显示预测准确性有显著提高。 关键词：AHA、HRV、IHDPS、SVM、DT、NB、K-NN、MLP、CFS、BFS 1.简介 在过去的许多年里，心脏病一直是全球死亡的首要原因。研究人员使用多方面的数据挖掘方法来帮助医疗保健从业者诊断这种疾病。由于医疗保健行业会产生大量患者数据，因此生物医学数据集对于识别隐藏的模式和联系至关重要。这些数据集通常使用智能医疗信息系统进行分析，有助于发现有用的见解。目标是通过正确识别疾病并以合理的价格提供适当的治疗来提高服务质量。在处理心脏病患者数据库时，临床医生可能会对对疾病预后有重大影响的因素进行加权，以便做出更明智的决定。心脏病风险因素包括营养不良、吸烟和压力、缺乏运动、药物滥用、高血压、酒精、高血糖和胆固醇。高脂肪食物会损害静脉，动脉压力增加会使心壁变硬，可能导致血流受限和心脏病。人类心脏是一种平滑肌，它通过有规律的收缩通过动脉泵血。成年人的体重在 250 到 350 克之间，他们的心脏由四个腔组成。心脏主要由自动运作的心肌组成，对血液循环至关重要。在 66 年的寿命中，心脏平均每分钟跳动 72 次，每分钟泵出约 4.7-5.7 升血液。美国心脏协会 (AHA) 确定冠状动脉疾病的主要风险因素为：• 高血压会增加心脏负担，并可能导致心肌增厚。• 高胆固醇会导致动脉中斑块积聚，从而增加患心脏病的风险。• 吸烟会损害动脉内膜并导致斑块积聚。• 糖尿病会因高血糖水平而显著增加患心脏病的风险，这会损害血管。
使用分层分类方法的混合机器学习模型进行心脏病诊断
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