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使用机器学习Sreekumari S 1，Rajni Bhalla 1和Geetha Ganesan 2
抽象的心脏是负责整个身体循环血液的主要器官，在社会中引起的心脏病引起了极大的关注。诊断心脏病给医生带来了重大挑战。研究人员已经探索了多种预测方法来解决此问题。这些预测的准确性仍然是关键的考虑因素。在这项研究中，我们专注于五种不同的机器学习算法，包括随机森林，决策树分类器，逻辑回归，k-neartiment邻居分类器以及带有网格搜索的决策树分类器。此外，我们开发了一个合奏模型，其主要目标是准确预测心脏病。我们的分析利用了Kaggle的心脏病数据集，在检查的五种算法中，决策树分类器的精度最高为92％。这一发现突出了其在预测心脏病方面的有效性。
V. Ganesan 博士，印度北方邦瓦拉纳西邮编 221005，贝拿勒斯印度大学科学研究所化学系教授。电话：+91-9452072138 (M)。
2020 年 BHU 科学研究所最高效研究员奖（2020 年） 在 DST-ASEAN 项目下访问新加坡南洋理工大学（2019 年 9 月 27 日至 10 月 10 日） 在 DST-ASEAN 项目下访问马来西亚吉隆坡马来亚大学（2019 年 10 月 11 日至 24 日） DAAD 奖学金（研究停留），IFW，德国德累斯顿（2018 年 11 月至 2019 年 1 月）。获得 DST 差旅费资助，参加意大利 ISE-2018（从知识到创新的电化学）（2018 年 9 月 2 日至 7 日）。英国巴斯大学英联邦奖学金（2015 年 1 月至 3 月）。 DST 旅行补助金，参加瑞士 ISE-2014（无处不在的电化学）（2014 年 8 月 31 日至 9 月 5 日）印度-美国科学技术论坛研究员，美国（2010-11 年）