Prédiction des maladies cardiaques à l'aide de techniques d'exploration données

Les maladies cardiaques sont une cause fréquente de décès dans le monde. L'examen global des raisons des décès dus aux maladies coronariennes a montré qu'il s'agit de la véritable cause de décès. L'analyse de ces problèmes dès le début aide les médecins à les traiter dès le début et à améliorer le bien-être du patient. Ainsi, la nécessité de traiter les maladies coronariennes chez les individus qui présentent des problèmes précis et enchevêtrés peut être négligée dès le début. Différentes techniques d'exploration de données peuvent être utilisées pour analyser les problèmes cardiaques. Le point essentiel est l'analyse de la technique d'exploration de données qui est généralement exacte. Il existe différents types de techniques d'exploration de données telles que l'arbre de décision, la méthode bayésienne naïve, la machine à vecteur de support (SVM), le classificateur K-NN, l'approche hybride, le réseau de neurones artificiels (ANN). Dans ce livre, nous analysons différents algorithmes de classification.