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心脏疾病预测的全面机器学习框架：性能评估与未来展望
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
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个特征的数据集。随机森林模型的准确率达到91%。研究指出数据集规模和普适性有限，呼吁未来需更大规模和多样化的数据集。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于机器学习的心脏疾病预测框架。
- 使用的数据集包含303个样本和14个特征。
- 随机森林模型的准确率达到91%，显示出其在临床决策支持中的潜力。
- 研究指出数据集的规模和普适性有限，呼吁未来需更大规模和多样化的数据集。
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