使用监督机器学习算法识别心血管疾病的风险-研究论文

在当今时代，检测和预测任何疾病非常重要，为什么要这样做，因为每个人都忙于日常生活，没有人关心自己的健康，也没有人遵循适当的饮食，这种鲁leads的行为会导致多种疾病。 在所有疾病中，心脏病是一种非常严重的疾病。 心脏病的主要原因之一是吸烟，饮酒和缺乏运动等。WHO（世界卫生组织）记录说，有3100万人死于CVD（心血管疾病）。 因此，有必要在心脏病发作之前对心脏病进行预测。 有大量来自医疗保健行业和医院的数据，但是像医生或医学专家这样的人却无法分析这些数据，因此机器学习可以分析大量数据并提供更好的结果。 过去几年的研究人员发现，机器学习在分析数据方面非常有效，因此我们提出了几种机器学习算法，例如人工神经网络（ANN），随机森林（RF），逻辑回归，K近邻（KNN） ），朴素贝叶斯（NB），支持向量机（SVM），决策树（DT）等来预测心脏病。 并且在本文中，我们获得了各种机器学习算法的结果，并进行了比较。