jupyter利用sklearn 预测患糖尿病

好的，我了解你想了解如何使用Jupyter和sklearn进行糖尿病预测。首先，你需要安装Jupyter和sklearn库。然后，你可以使用Python编写代码来训练和预测糖尿病。下面是一些Jupyter Notebook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 

# 读取糖尿病数据集 
diabetes = pd.read_csv('diabetes.csv') 

# 分离自变量和因变量 
X = diabetes.drop('Outcome', axis=1) 
y = diabetes['Outcome'] 

# 拆分训练集和测试集 
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) 

# 训练逻辑回归模型 
lr = LogisticRegression() 
lr.fit(X_train, y_train) 

# 预测测试集 
y_pred = lr.predict(X_test) 

# 计算准确率 
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) 
print('准确率：', accuracy) 

在这个示例中，我们使用sklearn库中的逻辑回归模型来训练和预测糖尿病。我们还使用了train_test_split函数来拆分数据集，其中80%用于训练，20%用于测试。最后，我们计算准确率来评估预测的效果。

希望这个示例可以帮到你！如果你有更多的问题，可以随时问我。