本文利用DNA位点级别上的SNPs数据，从数据科学的视角探讨了冠状动脉疾病的预测。研究中介绍了两种常用的监督学习算法和二维降维技术，进行了误差比较分析，结果显示随机森林预测模型的准确率和ROC曲线面积优于传统方法。

冠状动脉疾病早期诊断 AI 框架：边界 SMOTE、自编码器和卷积神经网络集成方法
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