基于机器学习的心脏病例分类预测研究  

作　　者：孙铁铮[1] 于泽灏 

机构地区：[1]吉林财经大学,吉林长春130117

出　　处：《电脑知识与技术》2021年第26期96-97,104,共3页Computer Knowledge and Technology

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 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]