编写随机森林R代码对是否患病进行分类预测，包括数据预处理、模型训练、预测、ROC曲线绘制等步骤。其中，使用了tidyverse、skimr、caret、pROC、randomForest、ggplot和nnet等R语言包。。

以下是随机森林R代码对是否患病进行分类预测的一个示例：

首先，我们需要安装并加载需要的R语言包：

install.packages(c("tidyverse", "skimr", "caret", "pROC", "randomForest", "ggplot2", "nnet"))
library(tidyverse)
library(skimr)
library(caret)
library(pROC)
library(randomForest)
library(ggplot2)
library(nnet)

接着，我们需要读入数据并进行预处理，包括数据清洗、变量选择和数据分割等步骤：

# 读入数据
data <- read.csv("data.csv")

# 数据清洗
data <- na.omit(data) # 删除缺失值

# 变量选择
vars <- c("age", "gender", "blood_pressure", "cholesterol", "glucose", "smoking", "alcohol", "exercise", "disease") # 选择需要的变量
data <- data[, vars]

# 数据分割
set.seed(123) # 设置种子，确保可重复性
train_index <- createDataPartition(data$disease, p = 0.7, list = FALSE) # 将数据划分为训练集和测试集
train_data <- data[train_index, ]
test_data <- data[-train_index, ]

接下来，我们可以使用随机森林算法训练模型，并进行预测：

# 训练模型
model <- randomForest(disease ~ ., data = train_data, ntree = 500, mtry = 3)

# 预测
pred <- predict(model, newdata = test_data)

最后，我们可以绘制ROC曲线，评估模型的性能：

# 绘制ROC曲线
roc <- roc(test_data$disease, pred)
plot(roc, print.thres = c(0.1, 0.5, 0.9), main = "ROC Curve for Random Forest Model")

以上就是一个简单的随机森林R代码对是否患病进行分类预测的示例。需要注意的是，这只是一个示例，实际应用中还需要根据具体数据和问题进行调整和优化。