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使用支持向量的心脏病分类...
摘要：心脏病是一种死亡率高的疾病，全世界都有超过1200万人死亡。心脏病的诊断非常具有挑战性。经常遇到的问题是分类过程中缺乏准确性。因此，需要系统来对心脏病进行早期诊断。这项研究的结构是从Kaggle获取心脏病数据集。然后，将通过预处理清洁数据。进行的预处理过程是更改表名称，检查缺失值并归一化。820数据将使用支持向量机进行培训，并将测试205个数据，以了解模型可以执行分类的程度。总共1025个数据的培训和测试结果将形成分类模型。使用支持向量机形成的模型获得了88的混淆矩阵结果，是真实的正数据，93是真正的负数据，10是假阳性数据，而14个是假阴性数据。因此，模型训练的结果的准确度为88％。关键字：支持向量机，心脏病，分类
气候变化：增加向量的驱动程序
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