【ML】基于LSTM的心脏病预测研究(附代码和数据集，系列1)

写在前面：
首先感谢兄弟们的订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大努力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。

之前创作过心脏病预测研究文章如下：
【ML】基于机器学习的心脏病预测研究(附代码和数据集，逻辑回归模型)
【ML】基于机器学习的心脏病预测研究(附代码,lightgbm模型)

本次实战的项目是：基于LSTM的心脏病预测研究(附代码和数据集)，单向LSTM，1×13数据视角，妥妥的干货，请收藏后慢慢品。

环境：

python版本3.6
pytorch==1.8.0+cpu
numpy==1.19.3
matplotlib==3.2.1
pandas==1.0.5

为什么会写这篇文章呢？因为我发现，很少有博主使用LSTM实现一维数据的分类，这里指的一维数据的样式如下：

x1, x2, x3, x4, x5, x6, y

其中x1, x2, x3, x4, x5, x6是变量或者说是特征，y是标签值。

因为这类文章少，所以我想写一篇这样的文章，看看如何编程实现使用LSTM进行一维数据的分类。在编程的过程中，我遇到了很多的问题，也解决