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PRÉDICTION DE L'HYPERPIESIS: UTILISER L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE

Name: PRÉDICTION DE L'HYPERPIESIS: UTILISER L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
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Bol L'hypertension artérielle est un facteur de risque majeur de maladies cardiovasculaires et de mortalité prématurée dans le monde entier. La détection précoce et la prévention sont essentielles pour réduire son impact sur la santé. Cette étude explore l'application des techniques d'apprentissage automatique pour prédire la probabilité d'hypertension chez les individus à l'aide de données cliniques et démographiques. Divers algorithmes d'apprentissage supervisé, dont l'arbre de décision et la forêt aléatoire, ont été évalués pour leur performance prédictive.

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L'hypertension artérielle est un facteur de risque majeur de maladies cardiovasculaires et de mortalité prématurée dans le monde entier. La détection précoce et la prévention sont essentielles pour réduire son impact sur la santé. Cette étude explore l'application des techniques d'apprentissage automatique pour prédire la probabilité d'hypertension chez les individus à l'aide de données cliniques et démographiques. Divers algorithmes d'apprentissage supervisé, dont l'arbre de décision et la forêt aléatoire, ont été évalués pour leur performance prédictive.

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