一种用于心脏疾病预测的专家系统的数据平衡设计方法

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内容提要

心脏疾病是一项全球性的重大健康问题,利用机器学习方法进行早期检测和准确预测可以提高预防和治疗的效果。该研究通过评估文献,研究数据预处理技术、性能评估指标、用于心脏疾病研究的数据集、预测建模策略、诊断方法以及当前领域存在的问题。研究结果表明,集成方法特别是随机森林在心脏疾病预测方面优于单个分类器,关键预测因素包括高血压、胆固醇水平、吸烟情况和缺乏运动。决策树和随机森林模型达到了 99.83%...

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