【ML】基于机器学习的心脏病预测研究(附代码和数据集，逻辑回归模型)

写在前面：
首先感谢兄弟们的关注和订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大能力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。（专栏订阅用户订阅专栏后免费提供数据集，代码贴在博文中，超级VIP用户不在服务范围之内，不想订阅专栏的兄弟们可以私信我详聊）

心脏病是人类健康的头号杀手， 全球大约1/3的人口死亡是由心脏病引起的。而我国，每年大概有几十万人口死于心脏病。如果我们可以通过提取人体相关的指标（既往病史、家族病史、血压情况、血糖情况等等），通过数据挖掘方式来分析不同特征对于心脏病的影响，或者建立电子病历，收集数据集并建预测模型，将对预防心脏病起到至关重要的作用。

本项目基于数据分析、数据挖掘，根据疾病的特征预测是否患有心脏病。

1. 项目介绍

这是一个基于机器学习的二分类任务，根据给定“患者”的某些属性信息，预测是否患有心脏病。本项目使用的数据来源于UCI机器学习库。

UCI机器学习库中，一共包含4个关于心脏病诊断的数据集，分别是：

1、cleveland.data

2、hungarian.data

3、long-beach-va