weka java 预测糖尿病代码

以下是使用Weka Java库进行糖尿病预测的示例代码：

首先，我们需要加载数据集并设置类别属性：

// 加载数据集
DataSource source = new DataSource("diabetes.arff");
Instances data = source.getDataSet();
// 设置类别属性
if (data.classIndex() == -1) {
   data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1);
}

接下来，我们需要选择一个分类器，并使用交叉验证来评估其性能：

// 初始化分类器
Classifier classifier = new J48();
// 评估分类器性能
Evaluation eval = new Evaluation(data);
eval.crossValidateModel(classifier, data, 10, new Random(1));
System.out.println(eval.toSummaryString());

最后，我们可以使用分类器进行预测：

// 创建新的实例进行预测
Instance testInstance = new DenseInstance(8);
testInstance.setValue(0, 6);
testInstance.setValue(1, 148);
testInstance.setValue(2, 72);
testInstance.setValue(3, 35);
testInstance.setValue(4, 0);
testInstance.setValue(5, 33.6);
testInstance.setValue(6, 0.627);
testInstance.setValue(7, 50);
testInstance.setDataset(data);
// 使用分类器进行预测
double prediction = classifier.classifyInstance(testInstance);
System.out.println("预测结果：" + data.classAttribute().value((int) prediction));

注意，上面的代码仅仅是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体情况进行调整。此外，还需要进行特征选择和数据预处理等步骤以提高分类器的性能。