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各种机器学习方法在脑卒中预测中的性能分析( Performance Analysis of Various Machine Learning Approaches in Stroke Prediction )
MS Azam M Habibullah HK Rana
中风是最威胁生命的疾病之一。现在，中风的困难是一个全球性的健康问题。中风一旦发生，不仅需要巨大的医疗保健和终身残疾，而且最终可能导致死亡。如果能在脑卒中的早期识别或预测脑卒中的发生，大多数脑卒中是可以预防的。在这种情况下，机器学习可以是一个希望。它在医疗保健行业疾病的预测中起着至关重要的作用。本文采用Logistic回归(LR)、随机森林(RF)、决策树(DT)等多种机器学习方法来预测患者是否会受到卒中的影响。本研究的主要目的是强调机器学习算法在脑卒中风险预测中的应用，并分析这些算法的性能。本研究还分析了预测卒中风险的数据集的显著特征。
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