心脏是整个循环系统的主要能量来源,是身体中最重要的一个器官,它为身体的各个部分提供纯净的血液。如果心脏不能健康地工作,人们就不能进行日常的行为活动,当心脏病不能将血液推送至人体的其他部位时,就会引起心脏病。随着物质生活的不断富裕,现代人存在着很多不良的饮食习惯,加之不爱运动等多方面的影响,心脏病的发病率越来越高,已经发展成为危害人们生命的十大死亡原因之一,严重影响了我国社会发展和经济增长。患心脏病的人群年龄也有逐渐减小的趋势,不只是老年人,在中年和青壮年人群中也有较高患心脏病的风险。心脏病发病前没有显著的征兆,突然发病会产生严重的危害,因此如何对心脏病进行有效的诊断与治疗已成为当前医学领域的一个重要课题。基于心脏病的类型众多且引发心脏病的影响因素繁杂多样,如何有效提高心脏病的诊断效率成为医学领域亟待解决的问题。幸运的是,在大数据和人工智能技术快速发展的时代,医疗数据的类型和数量日益丰富,人们开始将统计模型应用于疾病研究领域当中,为心脏病的诊断和预测提供了新途径。而机器学习是计算机科学的发展领域,基于机器学习方法在处理复杂问题时能够获得较好的拟合模型,将机器学习运用于心脏病的预测,能以更少的计算时间提供更快的预测,并以更好的准确性来保证预测的结果,进而能够实现对高危人群的及时预警和干预,就能避免更多的人死亡,同时降低诊断成本。因此,本文的主要研究内容如下:（1）以美国加州大学提供的UCI机器学习数据库的Heart Disease数据集中303条真实的心脏病数据作为研究对象,数据主要包括年龄、性别、胸部疼痛类型、静息血压等14个特征属性。首先利用R语言对收集到的数据集进行数据预处理,将多分类变量转换为二分类变量,缺失值按照众数的方法进行填充,方便后续对模型的建立。（2）利用R语言对数据进行单因素和双因素的可视化分析。通过刻画连续型自变量的单因素直方图以及与因变量之间的箱线图、分类型自变量的单因素柱状图以及与因变量之间的棘状图来切实把握各自变量与因变量之间的关系。在此基础上,通过热力图中颜色的深浅直观地展现出各变量间由相关系数展现出来的变量间线性相关程度。（3）利用Python建立模型。首先,对离散型特征进行one-hot编码,以使分类变量转化成机器学习易于利用的形式。其次,将数据集按8:2的比例划分成训练集和测试集,这样可以方便后面对模型进行训练和验证。再次,通过对数据进行标准化处理,消去数据单位的约束,将其无量纲化,方便各种不同单位和量级的指标之间能够进行对比和加权。然后在测试集上基于逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、随机森林算法来构建心脏病的诊断分类器,并用测试集进行验证,以判断测试集上的样本是否患有心脏病。（4）模型评估。通过混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F1值这一系列指标对各模型进行对比分析,并结合ROC曲线和AUC值来对模型进行评价分析,最终得出随机森林算法下建立的分类模型比其余三种的模型预测效果更好,为建立心脏病预测系统提供支持,进而有助于医生能更精确的对心脏病进行诊断预测。本文基于机器学习算法对心脏病模型进行研究,能够在心脏病发病之前较为准确的做出诊断并及时进行干预,为临床诊断提供了参考价值,从源头上降低了心脏病的发病率和死亡率,并且此种方法也可以沿用于其他疾病领域,对于患者、医院、社会都具有重要现实意义。