Rajni

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。