python机器学习疾病预测，将数据集（包括患病和正常）进行特征选择，利用热力图相关系数，选择特征，进行数据集划分代码

好的，我来回答你的问题。

首先，我们需要导入一些必要的库：

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split

然后，我们可以读取数据集并进行特征选择：

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 特征选择
corr_matrix = data.corr()
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap=plt.cm.Reds)
plt.show()

selected_features = ['feature1', 'feature2', 'feature3', 'feature4', 'label']
data = data[selected_features]

在上面的代码中，我们首先读取了数据集，然后使用热力图绘制特征之间的相关系数，从而选择出和标签（label）相关性较高的特征。最后，我们选择了一些特征（包括标签）用于后续的数据集划分。

接下来，我们可以进行数据集划分：

# 数据集划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('label', axis=1), data['label'], test_size=0.2, random_state=42)

在上面的代码中，我们使用了 `train_test_split` 函数将数据集划分为训练集（`X_train` 和 `y_train`）和测试集（`X_test` 和 `y_test`）。其中，`test_size` 参数指定了测试集的比例，`random_state` 参数用于保证每次运行代码时得到的结果相同。

至此，我们完成了数据集的特征选择和划分。接下来可以使用机器学习算法对数据进行训练和预测了。