糖尿病风险预测模型python

您好！对于糖尿病风险预测模型的开发，可以使用Python及相关库来实现。以下是一个基本的糖尿病风险预测模型代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
data = pd.read_csv('diabetes.csv')

# 划分特征和标签
X = data.drop('Outcome', axis=1)
y = data['Outcome']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('模型准确率：', accuracy)

请注意，上述代码仅提供一个基本的参考，实际的模型开发过程可能需要根据具体需求进行调整和优化。此外，确保已安装相关的Python库，如`pandas`、`scikit-learn`等。

希望对您有所帮助！如果您有其他问题，请随时提问。