心脏疾病预测的全面机器学习框架：性能评估与未来展望

本研究解决了心脏疾病预测领域的不足，提出了一种基于机器学习的框架，利用包含303个样本和14个特征的心脏疾病数据集进行建模。通过对比多种分类器，随机森林模型表现最佳，准确率达到91%，显示出该模型在临床决策支持中的强大潜力，同时也指出了数据集规模和普适性限制，呼吁未来研究需要更大规模和多样化的数据集。

本研究提出了一种基于机器学习的心脏疾病预测框架，使用303个样本和14个特征。随机森林模型的准确率达到91%，显示出在临床决策支持中的潜力，但数据集的规模和多样性有限，呼吁未来研究扩大数据集。

心脏疾病 数据集 机器学习 随机森林 预测框架
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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