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简介：存在许多不同的方法来识别心脏病。本文讨论了使用机器学习算法来预测心脏病风险的心脏病预测应用。该应用程序旨在为用户提供预测，帮助他们评估心脏病风险并就其健康做出明智的决定。方法：心脏病预测应用利用KAG GLE的“心脏病UCI”数据集。数据经过预处理，转换并分成70％的培训和30％的测试集。使用三种机器学习算法（即支持向量机（SVM），天真的贝叶斯和K-Nearest邻居（K-NN）。结果：K-NN的准确率达到81.82％，幼稚的贝叶斯达到83.44％，而SVM的准确率达到了84.74％的最高准确率。结果表明SVM的表现优于其他算法。然后开发了一个AP贴合以实现SVM预测模型。该应用程序具有各种用户接口，包括用于用户注册和身份验证的注册和登录页面。用户可以输入其医疗信息，该应用程序使用训练有素的SVM模型来预测其心脏病的风险。结果以百分比的风险提交给用户，并伴随着适当的健康建议。结论：该应用程序可以帮助用户评估心脏病风险并提供建议，以最大程度地减少心脏病风险。马来西亚医学与健康科学杂志（2024）20（SUPP10）：10-17。 doi：10.47836/mjmhs.20.s10.2马来西亚医学与健康科学杂志（2024）20（SUPP10）：10-17。 doi：10.47836/mjmhs.20.s10.2
心脏病风险预测：一种流动应用集成机器学习模型
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