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中风是一种潜在的致命疾病，需要紧急护理。在可行的情况下，患者很有可能在接受治疗和诊断时恢复并恢复正常生活。人工智能有可能显着影响中风诊断并促进医生的迅速治疗。机器学习可以通过评估大量患者数据并检测可能有助于中风可能性的模式和风险变量来使用机器学习。在这项研究中，我们探索了一个堆叠的集合模型，该模型使用了四个基本模型：decision树，Xgboost，Randomforest和Extratree分类器来预测中风。我们发现，堆叠的集合模型的准确性为96.35％，高于传统的机器学习模型，其他集合模型和ANN模型的准确性。
使用堆叠的集合模型
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