Python课程设计项目-基于机器学习的糖尿病风险预警分析系统

# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import accuracy_score
 
# 假设data是预处理后的数据，包含特征和目标变量
data = pd.read_csv('diabetes_data.csv')
 
# 分离特征和目标变量
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]
 
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
 
# 特征缩放
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)
 
# 初始化随机森林分类器
rf_classifier = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
 
# 训练模型
rf_classifier.fit(X_train_scaled, y_train)
 
# 预测测试集
y_pred = rf_classifier.predict(X_test_scaled)
 
# 评估模型性能
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'模型准确度: {accuracy * 100:.2f}%')

这段代码展示了如何使用随机森林算法对糖尿病风险进行预警分析，包括数据预处理、模型训练、预测和性能评估。在实际应用中，你需要替换数据为真实的糖尿病风险数据，并进行必要的数据清洗和特征工程。