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机器学习项目—预测心脏病（二）cottpaddedC 2020-12-02 01:50:02 34 收藏分类专栏： 极其学习和深度学习 文章标签： 算法 python 机器学习 决策树 深度学习编辑 版权数据处理和数据分析请看上一篇文章机器学习模型训练（不使用调参的方式）现在，我们已经将数据分为训练集和测试集，是时候建立机器学习模型了。我们将在训练集上训练它（找到模式）。然后，我们将在测试集上测试它（使用模式）。我们将尝试6种不同的机器学习模型：逻辑回归最近邻分类器支持向量机决

使用机器学习预测心脏病问题定义给定有关患者的临床参数，我们能否预测他们是否患有心脏病，查看您是否可以在心脏数据中找到其他趋势来预测某些心血管事件或找到心脏健康的任何明确迹象特征#导入相关的库mport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsimport numpy as np%matplotlib inlinesns.set_style("whitegrid")plt.style.use("f