典型文献
基于机器学习算法的心脏病预测诊断模型研究
文献摘要：
以国外某医疗检测机构提供的预测心脏病的开源数据集进行分析和研究.分析引起心脏病的相关因素与患者之间的关系,并构建决策树(DT)和K近邻算法(KNN)两种机器学习算法模型,对心脏病进行分类和预测类别.以准确率(Accuracy)、精确度(Precision)、召回率(Recall)、F1_得分(F1_score)作为模型评价指标,比较和分析了两种机器学习算法模型在分类和预测方面的性能,从而得出最优的模型.研究得出机器学习算法模型为心脏病预测和诊断提供有效的科学依据.
文献关键词：
机器学习;决策树;K近邻算法;心脏病
中图分类号：
作者姓名：
梁靖涵;许亚杰
作者机构：
郑州科技学院,河南郑州 450064
文献出处：
引用格式：
[1]梁靖涵;许亚杰-.基于机器学习算法的心脏病预测诊断模型研究)[J].现代信息科技,2022(19):67-70
A类：
B类：
基于机器学习,机器学习算法,心脏病预测,预测诊断,诊断模型,医疗检测,检测机构,开源数据集,分析和研究,构建决策,决策树,DT,近邻算法,KNN,算法模型,分类和预测,Accuracy,Precision,召回率,Recall,score,模型评价指标
AB值：
0.393407
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