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Il termine 'malattia cardiaca' include diverse patologie che colpiscono il cuore. La cardiomiopatia e le malattie cardiovascolari sono alcune di queste. L’obiettivo è prevedere con più precisione il tipo di infarto che il paziente potrebbe avere in futuro, usando meno attributi e suggerendo un trattamento con il punteggio KAPPA. Inizialmente, per prevedere la malattia cardiaca venivano usati tredici attributi: età, sesso, tipo di dolore toracico, glicemia a digiuno, pendenza, CA, Exang, colesterolo sierico, Oldpeak, Thalach, RestECG, Thal e Trest-Pressione sanguigna. In questo lavoro, i 13 attributi sono stati ridotti a 7, come dolore toracico, pressione sanguigna a riposo, Exang, ECG a riposo, Thalach, colesterolo sierico e angiografia coronarica. Per prevedere il tipo di infarto si usano tre diversi algoritmi: Decision Tree (C4.5), Naive Bayes e Neural Network, e poi si applica il rating KAPPA per ottenere il tipo di infarto più probabile. Il set di dati usato per l’infarto è fatto di dati analitici. In totale, ci sono più di 500 record con 7 attributi medici (sintomi) che servono come input per il sistema.
