划分训练（80%）和测试集（20%） 在测试集上做疾病的预测，使用K近邻，支持向量机，随机森林，决策树，逻辑回归实现，选择AUC、正确率等指标评估五种算法的预测效果，并绘出五种算法的auc对比图，代码怎么写

好的，以下是一个简单的代码示例，用于划分训练集和测试集，并使用K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、决策树（DT）和逻辑回归（LR）进行疾病预测，并评估各自的预测效果：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import roc_auc_score, accuracy_score

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 划分训练集和测试集
train_data, test_data, train_labels, test_labels = train_test_split(
    data.drop('disease', axis=1), data['disease'], test_size=0.2)

# 定义模型
models = {
    'KNN': KNeighborsClassifier(),
    'SVM': SVC(probability=True),
    'RF': RandomForestClassifier(),
    'DT': DecisionTreeClassifier(),
    'LR': LogisticRegression()
}

# 训练模型并在测试集上进行预测
results = {}
for name, model in models.items():
    model.fit(train_data, train_labels)
    preds = model.predict(test_data)
    probs = model.predict_proba(test_data)[:, 1]
    auc = roc_auc_score(test_labels, probs)
    acc = accuracy_score(test_labels, preds)
    results[name] = {'AUC': auc, 'Accuracy': acc}

# 输出评估结果
print(pd.DataFrame(results).T)

# 绘制AUC对比图
import matplotlib.pyplot as plt

auc_scores = [result['AUC'] for result in results.values()]
plt.bar(list(models.keys()), auc_scores)
plt.xlabel('Model')
plt.ylabel('AUC')
plt.title('AUC Comparison')
plt.show()

其中，`data.csv` 是包含疾病和各种特征的训练数据集。我们首先使用 `train_test_split` 函数将其划分为训练集和测试集，然后定义了五种不同的分类算法，并在训练集上训练每个模型。接着，在测试集上进行预测，并计算模型的 AUC 和正确率。最后，我们输出了每个模型的评估结果，并绘制了一个 AUC 对比图，用于比较各个模型的预测效果。