请根据赛题背景给我提供关于问题1明确详细的问题分析与具体建模代码：

问题1的背景是在给定一组医疗记录的情况下，需要针对每个病人预测其是否患有糖尿病。针对这个问题，我们可以进行如下的问题分析和建模：

1. 数据预处理：首先需要对给定的医疗记录进行数据预处理，包括缺失值处理、异常值处理、类别变量编码等。

2. 特征选择：接着需要进行特征选择，选择对糖尿病预测有较大贡献的特征，可以使用相关性分析、PCA等方法。

3. 模型选择：在选择模型方面，可以尝试使用逻辑回归、支持向量机、随机森林等机器学习模型，或者使用深度学习模型如神经网络。

4. 模型训练：使用训练集对模型进行训练，并通过交叉验证等方法调整模型参数，以达到最好的性能指标。

5. 模型评估：使用测试集对模型进行评估，计算准确率、精确率、召回率等指标，以判断模型的性能。

下面是对应的Python代码示例：

# 数据预处理
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, Imputer, StandardScaler

data = pd.read_csv('data.csv')
# 缺失值处理
imputer = Imputer(strategy='mean')
data = imputer.fit_transform(data)
# 类别变量编码
le = LabelEncoder()
data[:, -1] = le.fit_transform(data[:, -1])
# 特征缩放
scaler = StandardScaler()
data = scaler.fit_transform(data)

# 特征选择
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, mutual_info_classif

# PCA
pca = PCA(n_components=3)
data = pca.fit_transform(data)

# 选择K个最好的特征
selector = SelectKBest(mutual_info_classif, k=5)
data = selector.fit_transform(data, target)

# 模型选择和训练
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 逻辑回归
lr = LogisticRegression()
lr_params = {'C': [0.1, 1, 10]}
lr_grid = GridSearchCV(lr, lr_params)
lr_grid.fit(train_data, train_target)

# 支持向量机
svm = SVC()
svm_params = {'C': [0.1, 1, 10], 'kernel': ['linear', 'rbf']}
svm_grid = GridSearchCV(svm, svm_params)
svm_grid.fit(train_data, train_target)

# 随机森林
rf = RandomForestClassifier()
rf_params = {'n_estimators': [10, 50, 100]}
rf_grid = GridSearchCV(rf, rf_params)
rf_grid.fit(train_data, train_target)

# 神经网络
mlp = MLPClassifier()
mlp_params = {'hidden_layer_sizes': [(32,), (64,), (128,)]}
mlp_grid = GridSearchCV(mlp, mlp_params)
mlp_grid.fit(train_data, train_target)

# 模型评估
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score

lr_pred = lr_grid.predict(test_data)
lr_acc = accuracy_score(test_target, lr_pred)
lr_precision = precision_score(test_target, lr_pred)
lr_recall = recall_score(test_target, lr_pred)

svm_pred = svm_grid.predict(test_data)
svm_acc = accuracy_score(test_target, svm_pred)
svm_precision = precision_score(test_target, svm_pred)
svm_recall = recall_score(test_target, svm_pred)

rf_pred = rf_grid.predict(test_data)
rf_acc = accuracy_score(test_target, rf_pred)
rf_precision = precision_score(test_target, rf_pred)
rf_recall = recall_score(test_target, rf_pred)

mlp_pred = mlp_grid.predict(test_data)
mlp_acc = accuracy_score(test_target, mlp_pred)
mlp_precision = precision_score(test_target, mlp_pred)
mlp_recall = recall_score(test_target, mlp_pred)

以上是问题1的问题分析和建模代码示例，其中涉及到了数据预处理、特征选择、模型选择和训练、模型评估等步骤。根据实际情况可以选择不同的模型和参数，以达到最好的性能指标。