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Review:Heart Diseases Detection by Machine Learning Classification Algorithms

Journal of Harbin Institute of Technology(New Series) 2022年第4期29卷 81-92页

作者： Pothala Ramya Ashapu Bhavani Sangeeta Viswanadham Department of Computer Science and Engineering Grandhi Mallikarjuna Rao Institute of TechnologyRajam 532127Andhra PradeshIndia Department of Computer Science and Engineering Anil Neerukonda Institute of Technology and SciencesVishakhapatnam 531162Andhra PradeshIndia

Most human deaths are caused by heart *** diseases cannot be efficiently detected for the lack of specialized knowledge and *** science is important in healthcare sector for the role it plays in bulk data *** learning(ML)also plays a significant part in disease prediction and decision⁃making in medical care *** study reviews and evaluates the ML approaches applied in heart disease *** primary goal is to find mathematically effective ML algorithm to predict heart diseases more *** ML approaches including Logistic Regression,Support Vector Machine(SVM),k⁃Nearest Neighbor(k⁃nn),t⁃Distributed Stochastic Neighbor Embedding(t⁃SNE),Naïve Bayes,and Random Forest were utilized to process heart disease dataset and extract the unknown patterns of heart disease *** analysis was conducted on their performance to examine the effecacy and *** results show that Random Forest out⁃performed other ML algorithms with an accuracy of 97%.

关键词： Logistic Regression SVM k⁃nn t⁃SNE Naïve Bayes Random Forest

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