基于机器学习的心脏病例分类预测研究

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。