26年WH数据计算及应用 基于机器学习的心脏病风险预测模型研究13.86-AI23.42-约12445字符.docx

HBSFDX 本科生毕业论文（设计） I摘 要心脏病是全球主要的致死性疾病之一，其早期风险预测对及时预防、干预和改善患者预后具有重要意义。传统风险评估方法主要依赖临床经验和统计评分系统，难以有效捕捉变量间复杂的非线性关系，导致预测准确率有限。随着机器学习技术的快速发展，利用临床数据构建智能预测模型已成为医学辅助诊断的重要手段。本文基于公开的 UCI 心脏病数据集，对逻辑回归、随机森林和支持向量机三种经典机器学习模型在心脏病风险预测中的应用效果进行了系统研究。首先对数据集进行探索性分析与预处理，包括缺失值和异常值处理、特征标准化、SMOTE...