《表2 心脏病诊断汇总表：基于机器学习的医疗决策支持系统综述》

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《基于机器学习的医疗决策支持系统综述》

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由表2可以直观看出，在心脏病的诊断上，针对UCI和Chennai两个数据集，SVM都取得了最高的准确率，分别达到85.1%、94.60%。相比其他算法，SVM的优势在于面临有限样本时能正确地实现分类，不容易出现过拟合，同时具有较好的鲁棒性。缺点在于SVM的计算成本较高，因此运行速度较慢，且不适用于大规模训练样本，面对多分类任务时需要组合模式完成。