Retour à la recherche

A-Comparative-Machine-Learning-Framework-for-Heart-Attack-Risk-Prediction-Using-Data-Preprocessing

BibliothèqueGitHubActifJupyter Notebook

This project presents a comparative machine learning framework for heart attack risk prediction using Python. It includes data preprocessing, feature engineering, SMOTE for class balancing, cross validation, and performance evaluation of multiple ML models.

Ouvrir la source canonique

Mesuré: 19 oct. 2026 · 31 observations

Domaines & Usages

Domaines
Ingénierie des données

À vérifier à la source

Compatibilité et prérequis sont à vérifier dans la documentation officielle.

https://github.com/shahidazam2020-oss/A-Comparative-Machine-Learning-Framework-for-Heart-Attack-Risk-Prediction-Using-Data-Preprocessing

Classifications

Nature
Ressource

Historique des mesures

Les relevés comparables sont regroupés par signal et unité.

Étoiles

122étoiles · 19 oct. 2026

+1 (+0,8 %)depuis le 13 oct. 2026

13 oct. 2026 : 121 étoiles14 oct. 2026 : 121 étoiles15 oct. 2026 : 122 étoiles16 oct. 2026 : 122 étoiles17 oct. 2026 : 122 étoiles18 oct. 2026 : 122 étoiles19 oct. 2026 : 122 étoiles
Valeurs exactes · 7 relevés
MesuréétoilesÉcart
1220
1220
1220
1220
122+1
1210
121·