根据匹配好的糖尿病数据集DBdata.csv，从给定的768个样本中随机抽取500个样本作为训练集，其余作为测试集，建立基于svm的糖尿病预测模型，计算准确率，敏感度和特异度，并绘制roc曲线

好的，我来为您解答。

首先，您需要先读取数据集 DBdata.csv，随机抽取 500 个样本作为训练集，其余作为测试集。可以使用 Python 中的 pandas 库来读取和处理数据集，使用 sklearn 库中的 train_test_split 函数来随机划分数据集。

代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

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

# 随机划分训练集和测试集
train_data, test_data, train_label, test_label = train_test_split(data.iloc[:, :-1], data.iloc[:, -1], test_size=0.35, random_state=42)

接下来，您需要对数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取等。可以使用 sklearn 库中的 StandardScaler 类来进行特征缩放，将数据转换为零均值和单位方差。

代码如下：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 特征缩放
scaler = StandardScaler()
train_data = scaler.fit_transform(train_data)
test_data = scaler.transform(test_data)

然后，可以使用 SVM 进行训练和测试，得出预测结果。可以使用 sklearn 库中的 SVC 类来构建 SVM 模型，并使用训练集训练模型，再使用测试集来测试模型的性能。

代码如下：

from sklearn.svm import SVC

# 构建 SVM 模型
svm_model = SVC(kernel='linear', random_state=42)

# 训练 SVM 模型
svm_model.fit(train_data, train_label)

# 使用测试集测试模型性能
test_pred = svm_model.predict(test_data)

在得到预测结果后，可以计算出准确率、敏感度和特异度。可以使用 sklearn 库中的 accuracy_score、recall_score、precision_score 和 confusion_matrix 函数来计算这些指标。

代码如下：

from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, precision_score, confusion_matrix

# 计算准确率
acc = accuracy_score(test_label, test_pred)

# 计算敏感度
sen = recall_score(test_label, test_pred)

# 计算特异度
tn, fp, fn, tp = confusion_matrix(test_label, test_pred).ravel()
spe = tn / (tn + fp)

最后，您可以绘制 ROC 曲线。可以使用 sklearn 库中的 roc_curve 和 auc 函数来绘制 ROC 曲线和计算 AUC 值。

代码如下：

from sklearn.metrics import roc_curve, auc
import matplotlib.pyplot as plt

# 计算 ROC 曲线和 AUC 值
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(test_label, test_pred)
roc_auc = auc(fpr, tpr)

# 绘制 ROC 曲线
plt.figure()
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

希望我的回答能够帮到您。