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基于PSO-XGBoost的患者心臟病診斷方法

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摘要：在使用機器學習方法預(yù)測心臟病患病情況案例中，傳統(tǒng)機器學習模型訓練過程耗時較長，尤其是在數(shù)據(jù)較多情況下實時性無法保障?；诹Ｗ尤海≒SO）算法和極端梯度提升（XGBoost）算法，新建一種心臟病預(yù)測模型，該模型利用PSO算法的全局尋優(yōu)能力對XGBoost初始參數(shù)進行優(yōu)化，結(jié)合XGBoost算法得到最優(yōu)的決策樹即患者的患病情況。（剩余6785字）

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