36、机器学习在心脏病预测与异常检测中的应用

机器学习在心脏病预测与异常检测中的应用

在当今的医疗和数据安全领域，机器学习正发挥着越来越重要的作用。本文将深入探讨机器学习在心脏病预测和异常检测这两个关键领域的应用，介绍相关的方法、工具，并分析其优缺点。

心脏病预测

研究背景与数据

心脏病的早期诊断至关重要，但传统监测设备存在记录时间短、缺乏移动性等问题。因此，需要长期持续的监测手段。研究采用了包含13个属性的数据集，涵盖了年龄、性别、静息血压、胆固醇水平等信息，共有303行和14列数据。

数据集的13个属性具体如下：
1. 年龄 ：患者的年龄信息。
2. 性别 ：1表示男性，0表示女性。
3. 胸痛 ：疼痛值在0 - 3之间，数值越大，心脏病发作几率越低。
4. 静息血压 ：患者静息时的血压。
5. 胆固醇 ：可能阻塞血液通道的脂肪类物质。
6. 空腹血糖 ：通常在早晨饭前两小时测量的血糖值。
7. 静息心电图结果 ：人在静止时测量的心电图值。
8. 最大心率 ：患者达到的最大心率。
9. 运动诱发心绞痛 ：进行体力活动时的胸痛情况。
10. ST段压低 ：静息和运动后心电图值的变化。
11. ST段斜