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心脏病与心力衰竭预测及可验证秘密图像共享技术解析
心脏病与心力衰竭预测
心脏病和心力衰竭严重威胁着人们的生命，且当前发病率呈惊人的上升趋势。为了降低这一令人担忧的比率，相关研究致力于早期心脏病的预测，并开发出了能够预测心脏问题的技术。
在预测心脏疾病方面，人工神经网络（ANN）的准确率达到了 91.56%。不过，由于数据集的不均衡性，其准确率和召回率在预测心脏疾病时仍显不足。同时，研究还涉及到对心力衰竭的预测。
下面是两种模型在心力衰竭预测中的性能表现：
| 评估指标 | Bagging | Stacking |
| — | — | — |
| 精确率（Precision） | 94% | 82% |
| 召回率（Recall） | 69% | 73% |
| F - 度量（F - measure） | 80% | 78% |
| 准确率（Accuracy） | 90% | 87% |
| 曲线下面积（AUC） | 92% | 78% |
从这些数据可以看出，在计算准确率时，Bagging 模型略优于 Stacking 模型，其准确率为 90%，而 Stacking 模型为 87%。并且，Bagging 模型的曲线下面积（AUC）得分（92%）也高于 Stacking 模型（78%）。因此，由于 Bagging 模型表现良好，对其进行了混淆矩阵的计算。总体而言，Bagging 模型在精确率和 AUC 方面表现出色，而 Stacking 模型在召回率和 F - 度量上略有优势。
Bagging 集成模型在预测心力衰竭方面具有最高的准确率（90%），其精确率（82%）、召回率
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