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摘要 - 心血管疾病是一种普遍且潜在的致命状况，需要在全球范围内采取积极的预防措施和有效的筛查方法。为了解决这个问题，最近的研究调查了新型的机器学习框架，这些框架建议通过利用与此疾病相关的巨大数据集和预测模式来诊断和预测心血管疾病。研究贡献是对心脏病预测的整体学习和其他混合机器学习技术的彻底检查和实施。通过在包括克利夫兰心脏病数据集和IEEE DataPort心脏病在内的数据集上采用合奏学习，例如年龄，胸痛类型，血压，血压，血糖水平，静息，心率，心率和四种类型的Chestpain。为了预测心脏病，我们的方法论整合了许多机器学习模型。通过利用特定算法的优点在解决其缺点的同时，该方法产生了更具弹性的预测模型。我们研究的结果在心脏病预测领域表现出令人鼓舞的结果，与离散算法相比，获得了提高的精度和可靠性。通过合奏学习的利用，我们成功地辨别了与心脏病相关的预测模式，从而增强了诊断的能力。总而言之，我们的研究结果强调了机器学习领域内集合技术的巨大潜力，以提高心脏疾病预测。通过提供一种更可靠的方法来快速诊断和心脏病的预后，该策略对医疗保健实践产生了重大影响。
使用混合机学习的心脏病预测
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