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心脏病是一个全球健康问题，每年会导致大量死亡。早期发现和及时干预可以减少疾病和死亡的影响。传统的医学测试通常需要大量且耗时的治疗。机器学习的出现为开发有效有效的诊断工具开发了新的途径。该研究的重点是开发强大的机器学习系统，以使用公开数据来预测心血管疾病。在这项研究中，评估了单个分类和对齐方法的性能，强调了优先分配方法的重要性，例如SMOTE解决类别和索引不一致之处。提高绩效标准的措施。
心脏病的预测分析：利用机器学习以增强早期
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