机器学习算法糖尿病预测步骤，代码，平均绝对误差、均方误差、表格、图像

好的，以下是机器学习算法糖尿病预测的步骤和代码：

步骤：
1. 收集和准备数据集
2. 分割数据集为训练集和测试集
3. 选择一个或多个机器学习算法进行训练
4. 使用测试数据集进行模型评估和调整
5. 使用最终的模型进行糖尿病预测，并计算误差指标

代码：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error
import matplotlib.pyplot as plt

#读取并准备数据集
data = pd.read_csv('diabetes.csv')
X = data.drop(['Outcome'], axis=1)
y = data['Outcome']

#分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

#训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

#使用测试数据集进行模型评估
y_pred = model.predict(X_test)
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

#输出误差指标
print('Mean Absolute Error:', mae)
print('Mean Squared Error:', mse)

#绘制预测值和实际值的散点图
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel('Actual')
plt.ylabel('Predicted')
plt.show()

平均绝对误差、均方误差、表格和图像：

假设上述代码的输出结果如下：

Mean Absolute Error: 0.2908209569246858
Mean Squared Error: 0.1379034699380785

则平均绝对误差为 0.29，均方误差为 0.14。可以将预测值和实际值绘制成散点图，如下图所示：


注意：以上代码和结果仅供参考，具体结果可能因数据集和算法不同而有所不同。