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基于机器学习对心脏病的分析与预测(设计源文件+万字报告+讲解)（支持资料、图片参考_相关定制）_文章底部可以扫码

本项目使用XGBoot模型，随机森林模型，决策树模型，逻辑回归模型和SVM模型对心脏病进行评估与预测。
核心步骤包括数据收集与预处理，数据可视化分析，统计分析，特征工程，模型构建，模型评估与预测、结果分析与解释等。数据预处理阶段，步骤包括重复值处理，缺失值处理，异常值处理。报告中包含对重要代码及生成图像的详细说明，不用担心看不懂。数据集中共有1319条数据，代码运行问题欢迎咨询。
项目内容: