印第安人糖尿病预测r语言

印第安人糖尿病预测是一个常见的机器学习问题，可以使用R语言中的多种算法来解决。以下是一个简单的示例，使用逻辑回归算法：

# 导入数据集
dataset <- read.csv("diabetes.csv", header=TRUE)

# 分割数据集为训练集和测试集
library(caTools)
set.seed(123)
split = sample.split(dataset$Outcome, SplitRatio = 0.7)
train = subset(dataset, split == TRUE)
test = subset(dataset, split == FALSE)

# 建立逻辑回归模型
model <- glm(Outcome ~ ., data=train, family=binomial)

# 预测测试集结果
predictions <- predict(model, newdata=test, type="response")
predicted.classes <- ifelse(predictions > 0.5, 1, 0)

# 计算模型准确率
library(caret)
confusionMatrix(data=predicted.classes, reference=test$Outcome)

在这个示例中，我们首先导入数据集，并将其分割为训练集和测试集。然后，我们使用逻辑回归算法建立模型，并使用测试集进行预测。最后，我们使用混淆矩阵计算模型的准确率。请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更多的数据处理和模型调整。