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4剑桥技术研究所信息科学与工程教授摘要在当今由于心脏病而导致的当今时代死亡已成为一个主要问题。这是男性和女性类别都考虑的，该比率可能会根据该地区而有所不同。这并不表明其他年龄段的人不会受到心脏病的影响。这个问题也可能从小就开始，并且预测原因和疾病是当今的主要挑战。在本文中，我们讨论了用于预测心脏病的各种算法和工具。关键字：分类，心脏病，决策树，逻辑回归，随机森林。1。引言本文的内容主要集中在各种数据挖掘实践上，这些挖掘实践在可访问的不同数据挖掘工具的帮助下在心脏病预测中很有价值。如果心脏无法正常运作，这将使人体的其他部位（例如大脑，肾脏等）感到困扰。心脏病是一种影响心脏功能的疾病。在当今时代的心脏病中是死亡的主要原因。谁世界健康组织预计，由于心脏病，每年有1200万人死亡。某些心脏病是心血管，心脏病发作，冠状动脉和敲击。医疗保健行业现在面临的主要挑战是设施的优势。诊断不佳会导致不接受的灾难性后果。敲门是一种心脏病，是由于增强，阻塞或减少流经大脑的血管，或者也可以通过高血压引发的一种心脏病。正确诊断疾病并为患者提供有效的治疗方法将定义服务质量。病史的记录或数据非常大，但是这些都是来自许多不同基础。医生所做的解释是这些数据的重要组成部分。现实世界中的数据可能是嘈杂的，不完整且不一致的，因此指令中需要进行数据预处理以填充数据库中的省略值。即使发现心血管疾病是古代世界中重要的死亡来源，但这些疾病也被宣布为最可避免和可管理的疾病。对疾病的全部和准确的治疗基于该疾病的定时判断。正确且有条不紊
使用有效机器的心脏病预测...
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