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世界范围内死亡的主要原因是高发达国家和低发达国家的心脏病 数据科学家使用独特的机器学习技术,通过高效准确地使用真实数据集对健康疾下载
weixin_39821051
2023-01-24 14:30:11
世界范围内死亡的主要原因是高发达国家和低发达国家的心脏病 数据科学家使用独特的机器学习技术,通过高效准确地使用真实数据集对健康疾 , 相关下载链接:
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世界范围内死亡的主要原因是高发达国家和低发达国家的心脏病 数据科学家使用独特的机器学习技术,通过高效准确地使用真实数据集对健康疾 , 相关下载链接:https://download.csdn.net/download/m0_57781768/8737
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死亡
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高
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家
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数据科学
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使用
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,通过
高
效
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疾
Heart_Faliure_PredictionModel
Heart_Faliure_PredictionModel 心血管
疾
病是每年成为
主要
死亡
原因
的
疾
病的一部分。 约有1790万人死于CVD,每年
死亡
的巨魔达31%。 据估计,
高
达90%的CVD是可以预防的。 该ML模型的目的是根据可能的患者可用数据预测
死亡
的可能性。 了解灭亡的可能性模式很重要。
数据集
概述 心力衰竭预测
数据集
是从Kaggle
下载
的。 但是,该
数据集
最初是在2015年4月至12月期间从费萨拉巴德
心脏病
研究所和费萨拉巴德联合医院(巴基斯坦旁遮普邦)收集的。 人群中的CVD是由多种因素引起的。 在CVD中,心力衰竭是常见事件,该
数据集
包含12个功能,可用于预测心力衰竭的
死亡
率。 任务 患有心血管
疾
病或心血管
疾
病风险
高
的人(由于存在一种或多种危险因素,例如
高
血压,糖尿病,
高
脂血症或已经建立的
疾
病)需要早期检测和管理,这在
机器学习
模型中可能会有很大帮助。
数据集
包含基于以下属
发达国
家
应用互联网与大数据推进政府治理的
主要
做法与借鉴(中).pdf
发达国
家
应用互联网与大数据推进政府治理的
主要
做法与借鉴
发达国
家
应用互联网与大数据推进政府治理的
主要
做法与借鉴 中中
发达国
家
应用互联网与大数据推进政府治理的
主要
做法与借鉴
发达国
家
应用互联网与大数据推进政府治理的
主要
做法与借鉴 中中 2018年 03月 13 日 3.公共安全 公共安全是政府治理中应用互联网与大数据
技术
较多的又一领域从
发达国
家
的实践看 大数据
技术
在消防安全食品安全社会犯罪等公共安全
heart-disease-predictor
心脏
疾
病预测因子 根据
疾
病预防控制中心(CDC)的报告,
心脏病
是美国的
主要
死亡
原因
。 如果我们在
心脏病
变得严重之前就尝试诊断,那岂不是很棒吗? 我的模型根据患者的医疗报告预测患者是否患有
心脏病
。
下载
数据集
此
数据集
来自UCI
机器学习
,可在此处
下载
: :
数据集
细节 在数据中,将为您提供几个属性: 年龄 性别 胸痛类型(4个值) 静息血压 血清胆固醇,mg / dl 空腹血糖> 120 mg / dl 静息心电图结果(值0、1、2) 达到最大心率 运动性心绞痛 oldpeak =运动引起的相对于休息的ST抑郁 最
高
运动ST段的斜率 萤光显色的
主要
血管数目(0-3) thal:3 =正常; 6 =固定缺陷; 7 =可逆缺陷 算法 这是一个分类问题(二进制分类),其结果可以解释为0和1(0 =无
心脏病
,1 =有
心脏病
)。 我
使用
了两种方法:
使用
Keras的和。 我的神经网络涉及
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