使用数据挖掘技术对心脏病的早期预测-研究论文

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文件名称：使用数据挖掘技术对心脏病的早期预测-研究论文
文件大小：745KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-05-20 07:09:22
Heart disease Survivability Data Mining 有史以来最大的死亡研究表明，心脏病已成为世界上第一大杀手。 在25-69岁年龄段的死亡中，约有25％死于心脏病。 如果包括所有年龄段，心脏病约占所有死亡的19％。 它是导致男性和女性死亡的主要原因。 尽管数量有所不同，但它也是所有地区死亡的主要原因。 由心脏病引起的死亡比例在印度南部最高（25％），在印度中部最低（12％）。 对于许多研究人员而言，心脏病生存能力的预测一直是一个具有挑战性的研究问题。 自相关研究的早期以来，已经在几个相关领域中取得了很大的进步。 因此，本手稿的主要目的是报告一个研究项目，我们在其中利用那些可用的技术进步来开发心脏病生存能力的预测模型。 我们使用了三种流行的数据挖掘算法CART（分类和回归树），ID3（迭代二分法3）和从决策树或基于规则的分类器中提取的决策表（DT），以使用大型数据集开发预测模型。 我们还使用了10倍交叉验证方法来衡量无偏估计。