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抽象心力衰竭是全球死亡的主要原因。早期检测和干预对于改善积极结果的机会至关重要。本研究提出了一种新的方法，可以预测使用神经网络模型患有心力衰竭的人的可能性。数据集包含918个样品，具有11个特征，例如年龄，性别，胸痛类型，静息血压，胆固醇，空腹血糖，静静心心电图结果，最大的心率，达到的最大心率，运动诱导的心绞痛，Oldpeak，Oldpeak，ST_SLOPE和心脏疾病。在数据集上训练了具有四层（1输入和1个输出）的神经网络模型，并获得了90％的精度，平均误差为0.009。发现心力衰竭预测中最有影响力的因素是Oldpeak，ST_SLOPE，性别，禁食库，ChestPainType，锻炼，胆固醇，胆固醇，Restingbp，Maxhr，Maxhr，静林BP，静林BP和年龄。这项研究为早期发现和干预心力衰竭提供了宝贵的工具，从而为健康和医学领域做出了贡献。
心脏病发作分析与预测：一种神经网络方法
摘要：心脏病发作分析和预测数据集是全球死亡的主要原因。早期检测和干预对于改善积极结果的机会至关重要。本研究提出了一种新的方法，可以预测使用神经网络模型患有心力衰竭的人的可能性。数据集包含304个样品，具有11个功能，例如年龄，性别，胸痛类型，TRTBP，胆固醇，空腹血糖，静息心电图结果，最大的心率，达到的最大心率，运动诱导的心绞痛，Oldpeak，ST_SLOPE和心脏疾病。在数据集中对具有四层（1个输入，2个隐藏，1个输出）的神经网络模型进行了训练，并达到了88％的精度，平均误差为0078296。发现心力衰竭预测中最有影响力的因素是Oldpeak，ST_SLOPE，性别，禁食库，ChestPainType，锻炼，胆固醇，胆固醇，Restingbp，Maxhr，Maxhr，静林BP，静林BP和年龄。这项研究为早期发现和干预心力衰竭提供了宝贵的工具，从而为健康和医学领域做出了贡献。
使用神经网络预测心脏病
摘要：包括心脏病在内的心血管疾病构成了重大的全球健康挑战，这给医疗保健系统和个人带来了重大负担。早期检测和对心脏病的准确预测对于及时干预和改善患者预后至关重要。本研究使用从Kaggle收集的数据集探索了神经网络在预测心脏病方面的潜力，该数据集由1025个样本组成，具有14个不同特征。该研究的主要目标是开发有效的神经网络模型，以确定心脏病的存在或不存在。神经网络体系结构包括一个输入层，隐藏层和一个输出层，旨在捕获数据集中的复杂关系。严格的培训和验证过程，伴随数据预处理步骤，确保模型的稳健性和泛化功能。结果表明表现出色，精度为92％，平均误差为0.062。此外，对特征重要性的分析突出了关键预测因子，包括“ Oldpeak”，“ Thalach”，“ Trestbps”，“ CA”，“ Thal”，“ Thal”，“ CP”，“ Chol”，“ Chol”，“性别”，“性别”，“ Restecg”，“ Restecg”，“ restecg”，“年龄”，“ slope”，“ slope”，“ slope”，“ fbs”和“ exang”和“ exang”。这项研究通过利用神经网络来增强心脏病预测来为预测保健领域。开发的模型提供了可能尽早确定处于危险中的个人，促进及时的医疗干预措施并最终改善公共卫生的潜力。进一步探索医疗保健中的机器学习技术有望重塑疾病预测和预防策略。