# Calculate percentage difference (optional) dataset['glucose_hba1c_percentage_diff'] = (dataset['blood_glucose_level'] - dataset['HbA1c_level']) / dataset['HbA1c_level'] * 100 dataset['bmi_age_percentage_diff'] = (dataset['bmi'] - dataset['age']) / dataset['age'] * 100

这段代码是用来计算数据集中两个特征值之间的百分比差异，并将结果存储在新的特征列中。具体来说，第一行代码创建一个名为“glucose_hba1c_percentage_diff”的新特征列，其值等于（“blood_glucose_level”列减去“HbA1c_level”列的值）除以“HbA1c_level”列的值，再乘以100。第二行代码创建一个名为“bmi_age_percentage_diff”的新特征列，其值等于（“bmi”列减去“age”列的值）除以“age”列的值，再乘以100。这样做有助于更好地理解数据集中不同特征之间的相对差异，为进一步分析和建模提供帮助。需要注意的是，这部分代码是可选的，具体是否使用取决于具体问题和数据集的特点。

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# Calculate feature differences dataset['glucose_hba1c_difference'] = dataset['blood_glucose_level'] - dataset['HbA1c_level'] dataset['bmi_age_difference'] = dataset['bmi'] - dataset['age']

这段代码是用来计算数据集中两个特征值之间的差异，并将结果存储在新的特征列中。具体来说，第一行代码创建一个名为“glucose_hba1c_difference”的新特征列，其值等于“blood_glucose_level”列减去“HbA1c_level”列的值。第二行代码创建一个名为“bmi_age_difference”的新特征列，其值等于“bmi”列减去“age”列的值。这样做有助于更好地理解数据集中不同特征之间的关系，为进一步分析和建模提供帮助。

# Calculate feature ratios dataset['glucose_to_hba1c_ratio'] = dataset['blood_glucose_level'] / dataset['HbA1c_level'] dataset['bmi_to_age_ratio'] = dataset['bmi'] / dataset['age']

这段代码用于计算两个特征之间的比率，并将计算结果存储在新列中。具体来说，第一行代码计算了血糖水平和HbA1c水平之间的比率，即 `glucose_to_hba1c_ratio = blood_glucose_level / HbA1c_level`，用于评估患者的血糖控制情况。第二行代码计算了BMI指数和年龄之间的比率，即 `bmi_to_age_ratio = bmi / age`，用于评估患者的肥胖程度和年龄相对应的健康状况。这些特征比率可以为医疗专业人员提供更详细的信息，以便更准确地评估患者的健康状况和疾病风险。