基于SVM算法的冠心病分类预测案例研究

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摘要：目的  基于Python数据挖掘，利用支持向量机（SVM）算法分析及预测不同个体特征发生冠心病的风险。方法  收集来自美国The National Health and Nutritional Examination Survey（NHANES）网站的783个样本数据，经专家咨询提取相关特征，在Python中绘制图形进行数据特征和分布情况的可视化分析，建立和优化基于SVM算法的冠心病分类预测模型。（剩余7254字）

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