4、利用糖尿病diabetes_data_upload.csv数据集，使用KNN算法完成模型建立，数据训练以及测试。编写低吗

这是一个关于机器学习的问题，需要使用Python语言和相关机器学习库来完成模型建立、数据训练和测试。以下是一份简单的代码示例：

# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
data = pd.read_csv('diabetes_data_upload.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)

# 构建KNN模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测并评估模型
y_pred = knn.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

这份代码会首先加载数据集，然后将数据集分为特征和目标变量。接下来，它会将数据集划分为训练集和测试集，并使用KNN算法构建一个分类模型。最后，它会使用测试集对模型进行评估，并输出模型的准确率。这份代码较为简单易懂，适合初学者使用。