机器学习糖尿病预测大作业中等难度

### 中等难度的糖尿病预测大作业项目

对于中等难度的机器学习项目，可以设计一个基于Pima Indians Diabetes数据集的糖尿病预测模型。此数据集广泛用于评估算法性能并具有挑战性，因为其特征数量有限且存在类不平衡问题[^1]。

#### 数据预处理
为了提高模型准确性，在构建任何模型之前应先执行适当的数据清洗和转换操作：

- 处理缺失值：检查是否存在空缺字段，并采用合理方法填补或删除这些记录。
- 特征缩放：由于不同属性之间量级差异较大，建议应用标准化技术使各维度处于相似范围之内。
- 类别编码：如果某些列包含分类变量，则需将其映射成数值形式以便后续计算。

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, LabelEncoder

# 加载数据
data = pd.read_csv('pima-indians-diabetes.csv')

# 填充缺失值 (假设使用均值填充)
data.fillna(data.mean(), inplace=True)

# 缩放连续型特征
scaler = StandardScaler()
scaled_features = scaler.fit_transform(data.drop(columns=['Outcome']))

# 对类别标签进行编码
encoder = LabelEncoder()
encoded_labels = encoder.fit_transform(data['Outcome'])

#### 构建与训练模型
选择合适的监督学习算法来建立二元分类器。考虑到项目的复杂度要求，可以选择支持向量机(SVM)，它不仅能够很好地解决线性和非线性的可分情况，而且具备较强的泛化能力[^2]。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(scaled_features, encoded_labels, test_size=0.3, random_state=42)

svm_model = SVC(kernel='rbf', C=1.0, gamma='scale')
svm_model.fit(X_train, y_train)

predictions = svm_model.predict(X_test)
print(f'Accuracy: {accuracy_score(y_test, predictions)}')
confusion_mat = confusion_matrix(y_test, predictions)
print(confusion_mat)

通过上述过程，已经完成了一个较为完整的糖尿病预测系统的开发工作流。当然还可以进一步探索其他高级主题如超参数调优、集成学习以及深度神经网络的应用等。