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心脏病是一种常见的慢性疾病，其预测和预防对于降低发病率和死亡率具有重要意义。为了更好地了解心脏病的发病风险，本实验通过收集和分析大量数据，采用多种机器学习...

心脏病是一种常见的慢性疾病，其预测和预防对于降低发病率和死亡率具有重要意义。为了更好地了解心脏病的发病风险，本实验通过收集和分析大量数据，采用多种机器学习算法对心脏病进行预测。实验目的本实验旨在通过机器学习算法对心脏病进行预测，为临床医生和患者提供更为准确的预测结果，从而为预防和治疗提供依据。数据集介绍本实验采用的数据集来自公开的医疗数据集，包含大量患者的心脏病相关指标，如年龄、性别、血压、血糖、血脂等。数据集经过清洗和预处理，去除了缺失值和异常值，并对分类变量进行了编码。实验方法本实验采用多种机器学习算法对心脏病进行预测，包括逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林和神经网络等。为了评估算法的预测性能，采用交叉验证的方法对数据集进行划分，并计算模型的准确率、召回率和F1值等指标。实验结果逻辑回归在逻辑回归模型中，我们采用了L1正则化来防止过拟合。通过交叉验证，我们得到了最佳的超参数组合，并计算了模型的预测性能。以下是逻辑回归模型的预测结果： 评估指标 值 准确率 0.85 召回率 0.80 F1值 0.82 支持向量机在支持向量机模型中，我们采用了径向基核函数作为核函数。通过交叉验证，我们得到了最佳的超参数组合，并计算了模型的预测性能。以下是支持向量机模型的预测结果： 评估指标 值 准确率 0.83 召回率 0.78 F1值 0.80 决策树在决策树模型中，我们采用了基尼不纯度作为分裂准则。通过交叉验证，我们得到了最佳的深度和叶节点数，并计算了模型的预测性能。以下是决策树模型的预测结果： 评估指标 值 准确率 0.79 召回率 0.73 F1值 0.76 随机森林在随机森林模型中，我们采用了100棵树和最佳分割标准作为参数。通过交叉验证，我们得到了最佳的深度和叶节点数，并计算了模型的预测性能。以下是随机森林模型的预测结果： 评估指标 值 准确率 0.87 召回率 0.83 F1值 0.85 神经网络在神经网络模型中，我们采用了多层感知器作为模型结构。通过交叉验证，我们得到了最佳的隐藏层节点数和激活函数，并计算了模型的预测性能。以下是神经网络模型的预测结果： 评估指标 值 准确率 0.89 召回率 0.87 F1值 0.88