基于机器学习的心脏病预测模型构建与探讨
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Abstract
目的 利用UCI平台心脏病数据集，比较与评估四种传统机器学习模型在心脏病预测中的有效性。方法 采用逻辑回归、支持向量机、随机森林和决策树4个机器学习模型算法对心脏病进行预测，计算其准确性、精确度、召回率和F1分数等指标评估模型的性能。结果 通过计算准确性、精确度、召回率和F1分数等指标，发现逻辑回归分类器在预测心脏病发病率方面表现出更优的性能。结论 研究结果表明，逻辑回归分类器在预测心脏病发病率方面具有较好的性能，可为相关医疗实践提供借鉴。
Keywords
机器学习; 心脏病预测; 心脏病数据集
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