心脏疾病预测因子
根据疾病预防控制中心（CDC）的报告，心脏病是美国的主要死亡原因。 如果我们在心脏病变得严重之前就尝试诊断，那岂不是很棒吗？ 我的模型根据患者的医疗报告预测患者是否患有心脏病。
下载数据集
此数据集来自UCI机器学习，可在此处下载： :
数据集细节
在数据中，将为您提供几个属性：
年龄
性别
胸痛类型（4个值）
静息血压
血清胆固醇，mg / dl
空腹血糖> 120 mg / dl
静息心电图结果（值0、1、2）
达到最大心率
运动性心绞痛
oldpeak =运动引起的相对于休息的ST抑郁
最高运动ST段的斜率
萤光显色的主要血管数目（0-3）
thal：3 =正常； 6 =固定缺陷； 7 =可逆缺陷
算法
这是一个分类问题（二进制分类），其结果可以解释为0和1（0 =无心脏病，1 =有心脏病）。 我使用了两种方法：使用Keras的和。 我的神经网络涉及
