Hyperpiesis, gemeinhin als Bluthochdruck bekannt, ist weltweit ein wichtiger Risikofaktor f r Herz-Kreislauf-Erkrankungen und vorzeitige Sterblichkeit. Fr herkennung und Pr vention sind entscheidend f r die Verringerung der gesundheitlichen Auswirkungen. In dieser Studie wird die Anwendung von Techniken des maschinellen Lernens (ML) zur Vorhersage der Wahrscheinlichkeit von Bluthochdruck bei Personen anhand klinischer und demografischer Daten untersucht. Eine Reihe von Algorithmen des berwachten Lernens, darunter Entscheidungsbaum und Random Forest, wurden auf ihre Vorhersagekraft hin untersucht.
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