高维类不平衡冠心病数据的统计建模

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。