vinodkadli7022/Heart-Diseases-Predictor

# 心脏病分类 本仓库包含一个小型机器学习项目，它使用提供的`heart.csv`数据集训练一个二分类器，通过患者的临床属性预测心脏病。 ## 内容 - `heart.csv` — 包含患者记录的数据集 - `main.py` — 用于实验的训练/评估脚本 - `report.md` — 项目报告与结果 ## 要求 - Python 3.8+ - pandas - numpy - scikit-learn - matplotlib (可选，用于绘图) 使用 pip 安装依赖项： ``` pip install -r requirements.txt ``` 如果`requirements.txt`不存在，直接安装： ``` pip install pandas numpy scikit-learn matplotlib ``` ## 使用方法 确保`heart.csv`位于仓库根目录，然后运行： ``` python main.py ``` 这将运行`report.md`中描述的数据预处理、训练和评估流程。 ## 注释 - 预处理假设和特征工程记录在`report.md`中。 - 可根据需要在`main.py`内调整超参数和模型选择。 ## 许可证 本项目仅供教育目的提供。

标签：Apex, Python, scikit-learn, 临床数据分析, 二元分类, 分类模型, 医疗健康, 心脏病预测, 数据探索, 数据预处理, 无后门, 机器学习, 模型比较, 特征工程, 特征选择, 评估, 超参数调优, 逆向工具, 预测分析