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本文介绍了一个基于机器学习的二分类项目，预测心脏病风险。使用XGBoost模型，分析了数据集中的特征与心脏病的相关性，并通过ROC和PR曲线展示模型效果。数据集来自UCI机器学习库，数据预处理包括非连续性特征编码，最终展示了心脏病与年龄、性别、心绞痛类型等因素的关联。
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）
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)
【ML】基于LSTM的心脏病预测研究(附代码和数据集，系列2，单向LSTM，13×
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