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根据世界卫生组织最近的一份报告，与心脏有关的疾病每年造成1,790万人死亡，并且正在增加。这项研究的目的是分析不同的数据挖掘方法，尤其是天真的托马斯贝叶斯，随机森林分类，呼叫树和支持向量机器用于使用合格的数据集来预测心脏病，其中包括各种参数，例如性别，年龄，年龄，疼痛，血糖，血糖和压力水平。使用高质量数据处理技术在数据集的许多属性之间找到连接是研究的关键组成部分，这也涉及适当治疗属性以预测心脏病的可能性。这些机器学习方法预测较短的时间准确性的疾病可以节省全球重要生命的丧失。
实时机器倾斜心脏病的检测
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