心脏病预测分析.ipynb

数据挖掘（有时称为知识发现）是从不同角度分析数据并将其总结为有用信息的过程。 数据挖掘技术用于医学领域的各种用途。 该技术主要用于从数据集中预测疾病。 在本文中，我们将结合各种论文的结果来分析心脏病的最佳有效率。 各种心脏病患者的数据集用于这项研究工作。 本调查论文使用的各种数据挖掘技术是分类、聚类、模糊系统和关联规则来预测心脏病。 通过使用数据挖掘技术，在医学领域，可以在更短的时间内更准确地预测和检测疾病。

预防心脏病变得非常必要。良好的数据驱动的心脏病预测系统可以改善整个研究和预防过程，确保更多的人可以过上健康的生活。这就是机器学习发挥作用的地方。机器学习有助于预测心脏疾病，而且做出的预测相当准确。 该项目涉及对心脏病患者数据集进行分析，并进行适当的数据处理。然后，训练不同的模型，并使用不同的算法KNN、决策树、随机森林进行预测

心脏病预测 BITS Pilani顶石项目-组2 本地执行 在tox.ini中更改数据集路径 点安装-r requirements.txt 模型训练python3 main.py trainModel 模型预测流式运行main.py预报模型 项目组织 ├── LICENSE ├── Makefile <- Makefile with commands like `make data` or `make train` ├── README.md <- The top-level README for developers using this project. ├── data │   ├── external <- Data from third party sources. │   ├── interim <-

Kaggle网站上提供的数据集，共包含1025条数据，每条数据14个属性（13个特征+1个标签）

心脏病诊断是一项复杂的任务，需要大量的经验和知识。 预测心脏病的传统方法是医生检查或进行许多医疗检查，例如ECG，压力测试和心脏MRI等。如今，医疗保健行业包含大量的医疗保健数据，其中包含隐藏的信息。 这些隐藏的信息对于做出有效的决策很有用。 基于计算机的信息以及先进的数据挖掘技术可用于获得适当的结果。 神经网络是广泛用于预测心脏病诊断的工具。 在这篇研究论文中，使用神经网络开发了心脏病预测系统（HDPS）。 HDPS系统可预测患者患上心脏病的可能性。 为了进行预测，该系统使用了性别，血压，胆固醇等13种医学参数。 在这里，增加了两个参数，即肥胖和吸烟，以提高准确性。 从结果可以看出，神经网络以近100％的准确度预测心脏病。

多类别心脏疾病预测 使用ANN进行多个类别的心脏病预测

毫升心脏疾病 使用随机森林进行心脏病预测和分析

机器学习数据集

心脏病：预测心脏病