22、利用 IBM 云存储和自动人工智能服务进行高效心脏病预测

利用 IBM 云存储和自动人工智能服务进行高效心脏病预测

1. 引言

心脏病是全球最普遍的疾病之一，也是主要的死因。全球约 32.5% 的死亡（约 1780 万例）与心脏病相关。通常，心脏病的诊断基于患者的身体检查、症状和体征。多种因素会影响心脏病风险，包括吸烟、胆固醇水平、血压、年龄、日常心悸、体重指数、肥胖、饮酒、家族病史、高血压和缺乏运动等。从医学角度会考虑更多参数。为预防人类生活中的并发症并促进健康生活方式，早期检测心脏病至关重要。通过机器学习分类算法分析患者多特征数据，可预测患者未来患心脏病的可能性。本文旨在介绍用于预测心脏病的各种机器学习模型，比较四种分类模型并使用输入数据集评估排名最高的模型。借助 IBM 云环境和自动人工智能 Watson 工具实现机器学习模型，并阐述自动人工智能与云平台的协作。

2. 机器学习

机器学习是指通过开发算法，以最智能的方式处理大量数据，提取可操作见解的技术。数据无处不在，是用于分析或决策的信息，计算机数据是计算机可处理格式的信息。机器学习算法用于智能处理计算机数据，以获得更深入的理解。

2.1 机器学习类型

机器学习有三种分类：
- 监督式机器学习：通过示例指导算法识别数据模式，从观察中学习并进行预测，此时操作者知晓正确答案。
- 无监督式机器学习：分析数据以识别相关性和关系，随着数据点增加，算法将数据组织成聚合表示，提高决策能力。
- 强化学习：教导智能体在给定环境中的行为方式。

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    A[机器学习] --> B[监督式机器学习]
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