BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-05-15T00:00:00Z 心脏疾病预测的全面机器学习框架：性能评估与未来展望 💡 原文中文，约700字，阅读约需2分钟。 📝 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。 🏷️ 标签 心脏疾病 数据集 机器学习 随机森林 预测框架 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
