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诊断和预测心血管疾病的结果是医学的重要任务，可帮助确保患者获得心脏病学家的准确分类和治疗。由于能够识别数据模式，因此医疗保健领域中机器学习的使用不断增长。通过应用机器学习技术来对心血管疾病的存在进行分类，可以降低误诊率。本研究旨在创建一个模型，能够准确预测心血管疾病，以最大程度地减少与这些疾病相关的死亡。在本文中，使用了两种类型的SVM模型，例如线性SVM和多项式SVM。精确度，精度，召回和F1得分已被评估，以比较线性SVM和多项式SVM。多项式SVM比线性SVM提供了更好的精度。
通过先进技术和正在进行的专业人士培训来促进医疗保健创新文化
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