医疗数据具有较高的不平衡性，应用研究亟需解决的问题主要是提高医疗不平衡数据的分类性能。选取五种常用分类器，处理冠心病不平衡数据，得出以下结论：在不平衡比增加时，传统的分类器会忽略少数类对整个数据集的影响，分类精度明显下降；对冠心病不平衡数据进行再平衡后，分类结果均有所改善，数据再平衡可以提高分类性能；SVM算法在针对样本容量较小的数据集时，其分类性能最好。
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