基于Python逻辑回归的心脏病二分类预测模型+文档说明+数据.zip

简介：
本资源提供了一个使用Python构建的心脏病患者二分类预测模型，采用逻辑回归算法。包含详细文档和相关数据集，便于学习与应用。 项目介绍：基于逻辑回归二分类的心脏病预测案例 数据来源：UCI机器学习库中的公开心脏病数据集。 算法实现：使用Python编程语言完成模型训练与测试。 界面设计：采用PHP技术构建前端交互页面。 准确率表现：模型在验证集中达到了84%以上的正确率水平，具备较高的实用性与可靠性。方法基于逻辑回归二分类算法进行预测建模。 本项目源码为个人毕业设计成果，所有代码均经过严格调试确认无误后上传分享；答辩时评审平均分高达96分，质量可靠值得信赖！ 1. 所有发布的资源文件均已通过测试验证能够正常运行，并具备预期功能，请放心下载使用。 2. 该作品适合计算机相关专业（包括但不限于计算机科学、人工智能技术、通信工程与自动化控制等方向）的学生群体及教师研究人员参考借鉴；同样适用于编程新手入门学习进阶，亦可作为毕业设计选题或课程实践任务提交成果展示之用。 3. 对于具有一定基础的学习者而言，在掌握现有代码框架的基础上进行适当修改创新，则可以拓展出更多有趣的功能点。此类改进可用于完成学术论文、项目申报书等正式场合需求。 下载完毕后请务必先阅读文件夹内的README.md文档（若存在），以确保对整个项目的结构和运行流程有全面了解；同时提醒使用者注意版权问题，严禁用于任何商业目的或非法活动。