Beschreibung
Hyperpiesis, gemeinhin als Bluthochdruck bekannt, ist weltweit ein wichtiger Risikofaktor für Herz-Kreislauf-Erkrankungen und vorzeitige Sterblichkeit. Früherkennung und Prävention sind entscheidend für die Verringerung der gesundheitlichen Auswirkungen. In dieser Studie wird die Anwendung von Techniken des maschinellen Lernens (ML) zur Vorhersage der Wahrscheinlichkeit von Bluthochdruck bei Personen anhand klinischer und demografischer Daten untersucht. Eine Reihe von Algorithmen des überwachten Lernens, darunter Entscheidungsbaum und Random Forest, wurden auf ihre Vorhersagekraft hin untersucht.
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