基于Jupyter实现糖尿病病情预测系统 系统各模块功能实现 数据挖掘模块 功能要求：根据业务目标选择合适的模型；识别模型所需的特征属性，对特征属性进行类型转换、标准化处理、PCA降维等。模型训练、模型预测、模型评估。

感谢您的问题，我会尽力回答。这个糖尿病病情预测系统包含数据挖掘模块、模型训练模块、模型预测模块和模型评估模块。下面，我会分别介绍这些模块的主要功能和要求。

1. 数据挖掘模块

数据挖掘模块主要任务是对数据进行处理和分析，为模型训练提供数据支持。具体要求包括：

- 选择合适的数据集，并对数据集进行清洗和预处理，包括处理缺失值、离群点、异常值等。
- 根据业务目标选择合适的特征属性，并对特征属性进行类型转换、标准化处理、PCA降维等操作，以提高模型的准确性和可解释性。
- 对数据进行可视化分析，以便于发现数据中的规律和趋势，为后续模型训练提供参考。

2. 模型训练模块

模型训练模块主要任务是根据业务目标选择合适的模型，并使用数据挖掘模块处理的特征属性进行模型训练。具体要求包括：

- 根据业务目标选择合适的模型，比如逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等。
- 利用数据集进行模型训练，使用交叉验证等技术提高模型的泛化能力和鲁棒性。
- 对模型进行调参，优化模型的性能。

3. 模型预测模块

模型预测模块主要任务是使用训练好的模型对新数据进行预测和分类。具体要求包括：

- 对新数据使用与训练数据相同的特征属性进行预处理和特征提取。
- 使用训练好的模型对新数据进行预测和分类，得出预测结果和分类概率。
- 对预测结果进行解释和可视化，以便于用户理解和使用。

4. 模型评估模块

模型评估模块主要任务是对训练好的模型进行评估和优化。具体要求包括：

- 使用测试集对模型进行评估，比如计算准确率、召回率、F1值、ROC曲线、AUC值等。
- 对模型进行优化，比如修改模型结构、调整参数、增加特征属性等，以提高模型的性能和泛化能力。

希望这些信息对您有所帮助！