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本文介绍了使用PyTorch构建LSTM网络进行心脏病预测的研究，对比了1×13和13×1数据视角下模型的表现，通过训练展示了模型在500和1000个epoch后的精度提升，最高达到100%。提供了完整的项目代码和数据集链接。
写在前面：
首先感谢兄弟们的订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大努力，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。
之前创作过心脏病预测研究文章如下：
【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)
【ML】基于机器学习的心脏病预测研究(附代码,lightgbm模型)
【ML】基于LSTM的心脏病预测研究(附代码和数据集，系列1，单向LSTM，1×13数据视角)
本次实战的项目是：基于LSTM的心脏病预测研究(附代码和数据集)，单向LSTM，13×1数据视角，这篇博文和上一篇在数据视角不同，模型精度也提升了，妥妥的干货，请收藏后慢慢品。
环境：
python版本3.6
pytorch==1.8.0
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