news 2026/2/7 14:10:30

基于机器学习对心脏病的分析与预测(设计源文件+万字报告+讲解)(支持资料、图片参考_相关定制)_文章底部可以扫码

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张小明

前端开发工程师

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本项目使用XGBoot模型,随机森林模型,决策树模型,逻辑回归模型和SVM模型对心脏病进行评估与预测。
核心步骤包括数据收集与预处理,数据可视化分析,统计分析,特征工程,模型构建,模型评估与预测、结果分析与解释等。数据预处理阶段,步骤包括重复值处理,缺失值处理,异常值处理。报告中包含对重要代码及生成图像的详细说明,不用担心看不懂。数据集中共有1319条数据,代码运行问题欢迎咨询。
项目内容:

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