Comparative Analysis of Machine Learning Models for Early Heart Disease Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
Heart disease remains among the leading causes of death worldwide, and its early detection ability can be the difference between life and death. In this research, we investigate the capability of machine learning—namely Support Vector Machines (SVM)—to predict the occurrence of heart disease based on regular clinical information. We used the Cleveland Heart Disease dataset, which contains critical patient data like age, gender, blood pressure, cholesterol level, type of chest pain, and other crucial health factors. Prior to creating our model, we pre-processed and cleaned the data by dealing with missing values, changing categorical variables into numerical form, and scaling the features for uniformity. We then optimized the SVM model using grid search and cross-validation to make it run at its optimal level. The resulting model had an accuracy of 86.41% in the test set and performed better than other popular models such as logistic regression and random forest. The significant about this work is the potential for applying it in practical situations. An SVM-based program such as this could be a second opinion for physicians or integrated into early diagnostic tools—most helpful in clinics with limited access to specialists. It's progress toward smarter, data-driven healthcare that enables faster and more precise diagnoses. There's still potential for expansion, using bigger, more varied datasets or incorporating real-time patient information could further enhance the model. But this research demonstrates that with the proper data and methodology, machine learning can be a useful tool in the early diagnosis of heart disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».