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全球，心血管疾病是死亡的主要原因。基于临床数据，机器学习（ML）系统可以在早期阶段检测心脏病，从而降低死亡率。然而，在ML中，不平衡和高维数据一直是持续的挑战，在许多现实世界中（例如检测心血管疾病的检测）阻碍了准确的预测数据分析。为了解决这个问题，已经开发了针对心脏病检测的计算方法。但是，他们的表现仍然不足。因此，本研究为心脏病模型（称为SPFHD）提供了一个新的堆栈预测因子。SPFHD使用五种基于树的基于树的集合学习算法作为心脏病检测的基本模型。此外，使用支持向量机算法的基础模型的预测进行了整合，以增强心脏病检测的准确性。开发了一种新的条件变异自动编码器（CVAE）方法来克服不平衡问题，该方法的性能比常规平衡方法更好。最后，SPFHD模型是通过贝叶斯优化调整的。结果表明，所提出的SPFHD模型的表现优于四个数据集的最新方法，分别为HD Clinical，Z-Alizadeh Sani，Statlog和Cleveland的HD Clinical，HD Clinical，HD Clinical，HD Clinical clinical of 4.68％，4.55％，2％和1％。此外，这个新框架提供了重要的解释，通过利用强大的Shapley添加说明（SHAP）算法来帮助理解模型成功。这重点介绍了检测心脏病的最重要属性，并克服了当前无法揭示特征之间因果关系的当前“黑盒”方法的局限性。
生物医学信号处理和控制
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