心力衰竭预测采用多种机器学习算法以及聚合器功能。

简介：
Heart_Failure_Prediction数据集：该数据集来源于UCI机器学习数据库。其主要目标是构建一个高效的混合机器学习算法，用于预测患者是否患有心力衰竭，从而帮助患者更好地监测自身的心脏健康状况并采取适当的预防措施。若想查阅完整的实验记录以及所有相关的图表，请下载相应的文档文件。该问题的核心在于建立一个模型，以评估患者因心力衰竭而死亡的可能性，这是一个典型的二元分类问题，其目标类别（死亡事件）由“True”或“False”两个结果构成。 数据特征方面，年龄代表患者的年龄单位为年；贫血指的是红细胞或血红蛋白水平降低的情况；高血压则表示患者是否存在高血压病史；肌酐磷酸激酶（CPK）反映了血液中CPK酶的含量（单位：mcg / L）；糖尿病表明患者是否患有糖尿病；射血分数衡量的是每次心脏收缩时离开心脏的血液百分比；性别区分患者为男性或女性；血小板数量表示血液中血小板的数量（单位：千血小板/ mL）；血清肌酐反映了血液中肌酐的水平（单位：mg / dL）；血清钠浓度衡量血液中的钠含量（单位：mEq / L）；吸烟则标记患者是否吸烟。