支持向量机糖尿病预测

支持向量机（SVM）是一种常见的机器学习算法，它可以用于分类和回归问题。在糖尿病预测中，SVM 可以被用来根据一组已知的特征值（例如：患者的血糖水平、血压、BMI指数等）来预测患者是否患有糖尿病。SVM 的优点是可以处理高维数据，具有较高的准确性和鲁棒性。下面是 SVM 糖尿病预测的步骤：

1. 收集数据并进行预处理：收集一组已知是否患有糖尿病的数据，对数据进行清洗和预处理，例如去除重复项、处理缺失值等。

2. 特征选择和提取：选取与糖尿病相关的特征，并将其转换为数值特征。

3. 分割数据集：将数据集分为训练集和测试集。

4. 训练 SVM 模型：使用训练集进行模型训练，找到最优的分类超平面。

5. 测试模型：使用测试集评估模型的准确性。

6. 应用模型：使用模型进行新患者的糖尿病预测。