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摘要：疾病预测方法使用预测模型来根据用户作为系统反馈提供的症状来预测用户疾病。迫切需要提出医疗服务，以便对患者护理和治疗方案做出更好的选择。在机器学习方面，医疗保健使人类能够处理大型且复杂的医疗数据库，解释它们并获得临床见解。机器将用户的症状分析为输入，并将疾病的可能性作为输出返回。实施决策树，K最近的邻居，幼稚的贝叶斯和随机森林允许进行疾病预测。在本文中，我们试图将医疗保健中的机器学习能力整合到一个框架中。而不是诊断，可以通过使用机器学习预测算法实施疾病预测来使医疗保健变得聪明。当无法早期诊断疾病时，可能会出现某些病例。结果，可以有效地应用疾病预测。本文主要侧重于创建方案或我们所谓的即时医疗条款，该计划将整合从多感官设备以及其他医疗数据中获得的症状并将其存储在医疗保健数据集中。该数据集将使用机器学习算法的精度超过90％进行分析。
使用机器学习的基于症状的疾病预测
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