Otwarty dostęp

Predictive diagnostics for early identification of cardiovascular disease: a machine learning approach

Pooja Bagane

Pooja Bagane

Department of Computer Science and Engineering, Symbiosis Institute of Technology – Pune Campus, Symbiosis International (Deemed University)Pune, India
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Bagane, Pooja
, 
Moksh Oswal

Moksh Oswal

Department of Computer Science and Engineering, Symbiosis Institute of Technology – Pune Campus, Symbiosis International (Deemed University)Pune, India
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Oswal, Moksh
, 
Sachin Mhetre

Sachin Mhetre

Department of Computer Science and Engineering, Symbiosis Institute of Technology – Pune Campus, Symbiosis International (Deemed University)Pune, India
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Mhetre, Sachin
, 
Prabhat Shankar

Prabhat Shankar

Department of Computer Science and Engineering, Symbiosis Institute of Technology – Pune Campus, Symbiosis International (Deemed University)Pune, India
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Shankar, Prabhat
, 
Praneet Mahendrakar

Praneet Mahendrakar

Department of Computer Science and Engineering, Symbiosis Institute of Technology – Pune Campus, Symbiosis International (Deemed University)Pune, India
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Mahendrakar, Praneet
 oraz 
Obsa Amenu Jebessa

Obsa Amenu Jebessa

Department of Information Technology, Jimma Institute of TechnologyJimma, Ethiopia
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Jebessa, Obsa Amenu
  
16 maj 2025
Predictive diagnostics for early identification of cardiovascular disease: a machine learning approach's Cover Image
O artykule
Poprzedni artykuł
Następny artykuł
Zacytuj
Pobierz okładkę
Kategoria artykułu: Research Article
Data publikacji: 16 maj 2025
Otrzymano: 12 sty 2025
DOI: https://doi.org/10.2478/ijssis-2025-0021
Słowa kluczowe
© 2025 Pooja Bagane et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Język:
Angielski
Częstotliwość wydawania:
1 razy w roku
Dziedziny czasopisma:
Inżynieria, Wstępy i przeglądy, Inżynieria, inne
Kanał RSS czasopisma