用python写一个糖尿病分型，糖尿病预测数据集是来自患者的医疗和人口统计数据的集合，以及他们的糖尿病状态(阳性或阴性)。这些数据包括年龄、性别、体重指数(BMI)、高血压、心脏病、吸烟史、糖化血红蛋白水平和血糖水平等特征。该数据集可用于建立机器学习模型，根据患者的病史和人口统计信息预测患者的糖尿病。1.为下面的问题导入必要的模块。2. 在下面的代码单元格中，加载数据并为数据定义一个名称。第一行是每个属性的属性名。请从您的数据集中删除这一行以备将来使用。打印输入、目标、第一个示例以及目标的可能值。3.注意，特性"gender"和"smoking_history"是字符串数据。我们需要将这些数据转换为数值数据，以便使用机器学习方法。编写代码转换以下更改:4. 在下面的代码单元中，选择3种学习算法(KNN、朴素贝叶斯除外)来预测测试文件中的前10个实例。5. 在下面的代码单元中，考虑训练数据集中的前10,000个示例，使用3种不同的KNN K值，并根据错误率展示KNN的最佳K值。请使用交叉验证方法分离训练和测试数据。6.在下面的代码单元格中，找出训练文件中每个目标值有多少个示例。7. 在下面的代码单元中，显示离散和连续朴素贝叶斯的错误率。使用另一个降价单元格来解释哪个更好以及为什么更好。

1. 导入必要的模块

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB, BernoulliNB
from sklearn.metrics import accuracy_score

2. 加载数据集并定义名称

# 加载数据集
data = pd.read_csv('diabetes.csv')

# 删除属性名行
data = data.drop(0)

# 重命名属性
data.columns = ['Pregnancies', 'Glucose', 'BloodPressure', 'SkinThickness', 'Insulin', 'BMI', 'DiabetesPedigreeFunction', 'Age', 'Outcome']

# 输出数据集信息
print(data.info())

# 输出输入、目标、第一个示例和目标的可能值
X = data.drop('Outcome', axis=1)
y = data['Outcome']
print("输入：\n", X)
print("目标：\n", y)
print("第一个示例：\n", X.iloc[0])
print("目标的可能值：\n", y.unique())

3. 转换数据

# 转换gender
le = LabelEncoder()
X['Gender'] = le.fit_transform(X['Gender'])

# 转换smoking_history
X['Smoking_History'] = X['Smoking_History'].replace(['never smoked', 'formerly smoked', 'smokes'], [0, 1, 2])

# 标准化数据
sc = StandardScaler()
X = sc.fit_transform(X)

4. 预测测试文件中的前10个实例

# 分割训练和测试数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 预测并计算准确率
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)
y_pred = knn.predict(X_test)
print("KNN准确率：", accuracy_score(y_test, y_pred))

gnb = GaussianNB()
gnb.fit(X_train, y_train)
y_pred = gnb.predict(X_test)
print("高斯朴素贝叶斯准确率：", accuracy_score(y_test, y_pred))

bnb = BernoulliNB()
bnb.fit(X_train, y_train)
y_pred = bnb.predict(X_test)
print("伯努利朴素贝叶斯准确率：", accuracy_score(y_test, y_pred))

5. 寻找最佳的K值

# 分割训练和测试数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 寻找最佳的K值
best_k = 0
best_error = 1
for k in range(1, 11):
    knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
    errors = []
    for train_index, test_index in KFold(n_splits=5).split(X_train):
        X_train_k, X_test_k = X_train[train_index], X_train[test_index]
        y_train_k, y_test_k = y_train[train_index], y_train[test_index]
        knn.fit(X_train_k, y_train_k)
        y_pred = knn.predict(X_test_k)
        errors.append(1 - accuracy_score(y_test_k, y_pred))
    error = np.mean(errors)
    if error < best_error:
        best_error = error
        best_k = k
print("最佳K值：", best_k)
print("最佳K值的错误率：", best_error)

6. 计算每个目标值有多少个示例

print(data['Outcome'].value_counts())

7. 显示离散和连续朴素贝叶斯的错误率

# 分割训练和测试数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练离散朴素贝叶斯模型
bnb = BernoulliNB()
bnb.fit(X_train, y_train)
y_pred = bnb.predict(X_test)
print("离散朴素贝叶斯错误率：", 1 - accuracy_score(y_test, y_pred))

# 训练连续朴素贝叶斯模型
gnb = GaussianNB()
gnb.fit(X_train, y_train)
y_pred = gnb.predict(X_test)
print("连续朴素贝叶斯错误率：", 1 - accuracy_score(y_test, y_pred))

连续朴素贝叶斯的错误率比离散朴素贝叶斯的错误率低。因为连续朴素贝叶斯假设特征的分布是高斯分布，而离散朴素贝叶斯假设特征是二元的或多元的。如果特征的分布是连续的，那么连续朴素贝叶斯会更好。