基于机器学习的冠心病预测分类算法
计算机视觉与模式识别
2021-12-03 v1 机器学习
摘要
冠心病是心血管疾病（CVD）的一种，是全球主要的死亡原因。若及早发现或诊断，生存几率良好。本报告讨论了一种使用机器学习（ML）算法对冠心病数据集进行分类的比较方法。本研究创建并测试了若干基于机器学习的分类模型。对数据集施加Smote以处理不平衡类别，并采用特征选择技术，以评估其对两个不同性能指标的影响。结果表明，与其他所用算法相比，逻辑回归在原始数据集上取得了最高的性能分数。总之，本研究表明，在良好处理与标准化的数据集上，LR（逻辑回归）比其他算法能更准确地预测冠心病。
引用
@article{arxiv.2112.01503,
title = {Machine Learning-Based Classification Algorithms for the Prediction of Coronary Heart Diseases},
author = {Kelvin Kwakye and Emmanuel Dadzie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.01503},
year = {2021}
}