تتناول ورقة البحث القضية الصحية العالمية الحرجة المتعلقة بارتفاع ضغط الدم وتستكشف إمكانيات خوارزميات التعلم الآلي (ML) للكشف المبكر وإدارة هذه الحالة. باستخدام مجموعة بيانات شاملة من كاجل، تقيم الدراسة مصنفات ML المختلفة، بما في ذلك التعزيز التكيفي (AdaBoost)، والتعزيز التدريجي (GB)، وغابة عشوائية (RF)، وشجرة القرار (DT)، والشبكة العصبية الاصطناعية (ANN)، وقاعدة الرقم المغطي…

تركز هذه الدراسة على تحسين طرق الكشف عن أمراض القلب من خلال تطوير نموذج تعلم آلي يهدف إلى تحسين دقة التشخيص وتقليل تكاليف الرعاية الصحية. تم تقييم سبعة خوارزميات تعلم آلي – الانحدار اللوجستي، مصنف الدعم الشعاعي، الجار الأقرب (KNN)، الغابة العشوائية، شجرة القرار، بايز الساذج، ومصنف تعزيز التدرج – باستخدام مجموعة بيانات تتكون من…