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摘 要： 针对医疗样本不平衡的问题，使用集成采样EasyEnsemble算法和XGBoost算法结合，搭建冠心病预测模型，来提高患病样本识别准确率。选用公开弗雷明翰冠心病数据集，对数据预处理后，先采用EasyEnsemble算法平衡数据集，后采用极端梯度提升算法XGBoost作为基分类器进行训练，调整各项实验参数，并采用准确率、召回率、ROC曲线下面积（AUC）等指标评价模型。（剩余7154字）
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基于EasyEnsemble和XGBoost的冠心病预测模型研究
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