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Le terme « maladie cardiaque » englobe toutes sortes de maladies qui affectent le coeur. La cardiomyopathie et les maladies cardiovasculaires en sont des exemples. Le but, c'est de mieux prédire le type de crise cardiaque qu'un patient risque d'avoir à l'avenir, en utilisant moins de critères et en suggérant un traitement avec le score KAPPA. À l'origine, treize attributs, à savoir l'âge, le sexe, le type de douleur thoracique, la glycémie à jeun, la pente, la CA, l'Exang, le cholestérol sérique, l'Oldpeak, le Thalach, le RestECG, le Thal et la pression artérielle Trest, étaient pris en compte pour prédire la maladie cardiaque. Dans ce projet, les 13 attributs sont réduits à 7, à savoir la douleur thoracique, la pression artérielle au repos, l'Exang, l'ECG au repos, le Thalach, le cholestérol sérique et l'angiographie coronarienne. Trois algorithmes différents, à savoir l'arbre de décision (C4.5), Naive Bayes et le réseau neuronal, sont utilisés pour prédire le type de crise cardiaque, puis la notation KAPPA est appliquée pour déterminer le type de crise le plus probable. L'ensemble de données utilisé pour les crises cardiaques comprend des données analytiques. Au total, plus de 500 enregistrements avec 7 attributs médicaux (symptômes) sont utilisés comme données d'entrée du système.
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