Hello，大家好，我是augustqi。今天手把手带大家做一个机器学习实战项目：基于机器学习的心脏病预测研究。多的不说，少的不唠，下面开始今天的教程。
以下内容，完全是我根据参考资料和个人理解撰写出来的，不存在滥用原创的问题。
1. 项目介绍
这是一个基于机器学习的二分类任务，根据给定“患者”的某些属性信息，预测是否患有心脏病。本项目使用的数据来源于UCI机器学习库。
UCI机器学习库中，一共包含4个关于心脏病诊断的数据集，分别是：
1、cleveland.data
2、hungarian.data
3、long-beach-va.data
4、switzerland.data
每个数据集都包含76个属性，但是所有已发布的实验都只使用了其中14个属性。其中，cleveland.data是机器学习研究人员最常使用的数据集。
2. 数据获取
2.1 获取方式1
UCI网站获取：
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/heart+disease
