基于机器学习的心脏病例分类预测研究

摘要：

本文选取国外医疗研究中心心脏病患者数据集为研究对象,在对数据进行虚拟变量变换操作的基础上,探究相关致病因素与目标患者之间的联系,通过引入Logistic回归、KNN、SVM、朴素贝叶斯、决策树、随机森林六类机器学习算法对病例类别进行分类预测,以准确率与混淆矩阵作为输出结果的评判标准,对其分类识别预测的能力做出对比分析.

关键词：机器学习;多算法对比;心脏病预测

所属期刊栏目：17

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2021-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：96-97,104