ABSTRACT Hjärtsjukdom är en av de viktigaste dödsorsakerna i världen idag. Förutsägelse av hjärt-kärlsjukdom är en kritisk utmaning inom området klinisk dataanalys. Maskininlärning (ML) har visat sig vara effektivt när det gäller att hjälpa till med att fatta beslut och förutsägelser från den stora mängd data som produceras av hälso- och sjukvårdsindustrin. Vi har också sett ML-teknik användas i den senaste utvecklingen inom olika områden av sakernas Internet (IoT). Olika studier ger bara en glimt av att förutsäga hjärtsjukdomar med ML-teknik. I detta dokument föreslår vi en ny metod som syftar till att hitta betydande funktioner genom att tillämpa maskininlärning tekniker som resulterar i att förbättra noggrannheten i förutsägelsen av hjärt-kärlsjukdom. Förutsägelsemodellen introduceras med olika kombinationer av funktioner och flera kända klassificeringstekniker. Vi producerar en förbättrad prestandanivå med en noggrannhetsnivå på 88,7% genom prognosmodellen för hjärtsjukdom med hybriden slumpmässig skog med en linjär modell (HRFLM).
Mohan och Al. I REF föreslogs en metod för att förutsäga hjärt-kärlsjukdom genom hybridmaskininlärning.
Effective Heart Disease Prediction Using Hybrid Machine Learning Techniques
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}