使用一元线性回归糖尿病预测算法模型

一元线性回归是一种机器学习算法，是用于预测一个变量（因变量）与另外一个变量（自变量）之间的关系的一种方法。在糖尿病预测中，我们可以将血糖（自变量）作为输入，将是否患有糖尿病（因变量）作为输出，来建立一元线性回归模型。

以下是使用Python实现一元线性回归糖尿病预测算法模型的示例代码：

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

# 读取数据
df = pd.read_csv('diabetes.csv')

# 分离自变量和因变量
X = df['Glucose'].values.reshape(-1, 1)
y = df['Outcome'].values.reshape(-1, 1)

# 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)

# 建立模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方根误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
rmse = np.sqrt(mse)
print('RMSE:', rmse)

# 绘制预测结果和真实结果的散点图
plt.scatter(X_test, y_test, color='red')
plt.plot(X_test, y_pred, color='blue', linewidth=3)
plt.xlabel('Glucose')
plt.ylabel('Outcome')
plt.show()

其中，我们使用了糖尿病数据集（diabetes.csv），该数据集包含了768个样本，每个样本有8个自变量和1个因变量。我们只选择了血糖（Glucose）作为自变量，是否患有糖尿病（Outcome）作为因变量。通过将数据集分为训练集和测试集，我们使用训练集训练模型，使用测试集评估模型的预测性能。最后，我们绘制了预测结果和真实结果的散点图，以直观地展示模型的预测效果。