皮马印第安人糖尿病数据集

皮马印第安人糖尿病数据集（Pima Indians Diabetes Dataset）是一个著名的公共健康领域数据集，主要用于预测美国皮马族印第安人中患有糖尿病的概率。该数据集由Joyce C. Sorensen和Christopher R. Wolynski在1986年收集，用于机器学习和数据挖掘的研究，尤其是二元分类问题。

数据集包含了768个个体的记录，每个样本有8个特征（包括年龄、血糖水平、BMI（体质指数）、胰岛素水平、口服葡萄糖耐量试验结果、糖尿病家族史等）以及一个目标变量，即是否患有糖尿病。这个数据集常被用来训练和评估糖尿病预测模型，帮助理解糖尿病风险因素并研究数据驱动的预防策略。

相关问题

C语言60匹马驮60匹砖

根据给出的代码和问题，我们可以得出以下结论：在C语言中，有60匹马和60块砖。根据题目中的条件，大马每匹驮3块砖，中马每匹驮2块砖，小马每两匹驮1块砖。我们需要找到满足这些条件的马匹数目。

根据引用\[1\]中的代码，我们可以得到以下结果：
大马=0，中马=20，小马=80
大马=5，中马=25，小马=70
大马=10，中马=30，小马=60

根据引用\[2\]中的代码，我们可以得到以下结果：
0, 20, 80
5, 25, 70
10, 30, 60

所以，根据给定的条件，有以下三种可能的驮法：
1. 大马=0，中马=20，小马=80
2. 大马=5，中马=25，小马=70
3. 大马=10，中马=30，小马=60

请注意，这些结果是根据给定的条件计算得出的，可能有其他满足条件的组合。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [C语言一百匹马将二百块砖驮上山，其中大马每匹驮三块、中马每匹驮两块， 而小马两匹驮一块，计算并输出各种...](https://blog.csdn.net/weixin_44601149/article/details/106947992)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [C语言：百马百担](https://blog.csdn.net/weixin_43540427/article/details/84076113)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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python二十五匹马求最快五匹马

这是一个经典的问题，可以使用赛马问题的算法来解决。具体步骤如下：

1. 将25匹马分成5组，每组5匹马。
2. 让这5组马分别进行一场比赛，记录每匹马的成绩。
3. 选出每组比赛中成绩最好的马，这5匹马组成第6组。
4. 让这5匹马进行一场比赛，记录每匹马的成绩。
5. 选出成绩最好的前3匹马，这3匹马就是最快的马。