通过机器学习方法对心脏病进行预测的比较研究。

简介：
根据世界卫生组织的数据，心脏病已成为全球范围内导致死亡的主要因素。 在心脏病发作这一特定类型的心脏病中，其发病是造成死亡的最常见原因。 针对心脏病的预测或诊断工作，通常需要具备相关领域的专业知识和技能。 然而，借助机器学习和深度学习等学科领域技术的不断发展，为完成这项任务提供了更为便捷和高效的途径。 其中一种发展趋势就是对该任务的自动化处理。 在推进系统自动化过程中，确保系统的准确性至关重要。 除了数据本身的质量之外，选择合适的解决问题的算法同样对产生准确的预测结果具有重要影响。 这是因为不同的算法在处理不同类型的数据时，能够执行不同的操作策略。 因此，可以采用多种算法来应对当前面临的问题。 本研究旨在应用一系列机器学习算法来解决这个问题，并对这些算法在预测人体内心脏病方面的效率进行全面的比较分析。 所采用的算法包括支持向量分类器、决策树分类器、随机森林分类器以及k最近邻分类器。 这些算法的实际应用是在来自加州大学尔湾分校机器学习存储库的心脏病数据集上进行的。 最终将评估所有这些算法的准确性得分，并确定具有最高准确度分数的算法，该算法将被认为是预测疾病最合适的选择。