心臟病預測器

概述

心臟病預測器專案目的是預測患者是否存在心臟病

使用模型

1. 決策樹 (Decision Tree)
2. 隨機森林 (Random Forest)
3. XGBoost
4. LightGBM
5. CatBoost
6. 梯度提升 (Gradient Boosting)
7. 堆疊分類器 (Stacking Classifier)

評估標準

本次比賽用於評估的衡量標準是準確度分數。 $\text{Accuracy} = \frac{TP + TN}{TP + FP + TN + FN}$

提交分數

最後使用最佳模型(XGBoost)提交至Kaggle，提交分數為 0.92016