基于Bayes超参数优化梯度提升树的心脏病预测方法

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摘要： 针对传统机器学习算法在数据集Cleveland和Hungary上预测准确率低的问题， 提出一种基于Bayes超参数优化梯度提升树的心脏病预测方法. 首先， 采用K-最近邻算法对数据集中的缺失值进行填补， 用Min-Max标准化、 One-Hot编码处理数据， 并基于梯度提升树算法进行心脏病预（剩余10953字）

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