Hjärtsjukdomar är en av de mest kritiska mänskliga sjukdomarna i världen och påverkar människors liv mycket illa. Vid hjärtsjukdom kan hjärtat inte pressa den mängd blod som krävs till andra delar av kroppen. Noggrann och i tid diagnos av hjärtsjukdom är viktigt för hjärtsvikt förebyggande och behandling. Diagnostisering av hjärtsjukdomar genom traditionell medicinsk historia har inte ansetts vara tillförlitlig i många avseenden. För att klassificera friska människor och personer med hjärtsjukdomar är icke-invasiva metoder som maskininlärning tillförlitliga och effektiva. I den föreslagna studien utvecklade vi ett maskininlärningsbaserat diagnossystem för hjärtsjukdomsförutsägelse genom att använda hjärtsjukdomsdataset. Vi använde sju populära maskininlärningsalgoritmer, tre funktionsvalalgoritmer, korsvalideringsmetoden och sju klassificeringsmått som klassificeringsnoggrannhet, specificitet, känslighet, Matthews korrelationskoefficient och utförandetid. Det föreslagna systemet kan enkelt identifiera och klassificera personer med hjärtsjukdomar från friska människor. Dessutom beräknades mottagarens optimistiska kurvor och area under kurvorna för varje klassiator. Vi har diskuterat alla de klassificeringar, funktionsvalsalgoritmer, förbearbetningsmetoder, valideringsmetod och klassificeringsvärden för prestandautvärdering som används i detta papper. Det föreslagna systemets prestanda har validerats för alla funktioner och för en reducerad uppsättning funktioner. Minskning av funktioner påverkar klassificeringens prestanda när det gäller klassificeringarnas noggrannhet och utförandetid. Det föreslagna maskininlärningsbaserade beslutsstödsystemet kommer att hjälpa läkarna att ställa diagnos på hjärtpatienterna på ett effektivt sätt.
Haq m.fl. REF har utvecklat ett maskininlärning-baserat diagnossystem för hjärtsjukdomsförutsägelse genom att använda hjärtsjukdomsdataset.
A Hybrid Intelligent System Framework for the Prediction of Heart Disease Using Machine Learning Algorithms
{'venue': 'Mobile Information Systems', 'journal': 'Mobile Information Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}