实验内容:根据匹配好的糖尿病数据DBdata.csv，从给定的768个数据样本中随机抽取500个样本作为训练集，其余样本作为测试集，建立基于SVM的糖尿病预测模型，计算预测准确率、感敏度和特异度，并绘制ROC曲线。

好的，以下是根据您提供的实验内容，基于R语言建立基于SVM的糖尿病预测模型的示例代码：

# 加载需要的包
library(e1071)
library(pROC)

# 读取数据
data <- read.csv("DBdata.csv")

# 随机抽取500个样本作为训练集，其余样本作为测试集
set.seed(123)
trainIndex <- sample(1:nrow(data), 500)
trainData <- data[trainIndex,]
testData <- data[-trainIndex,]

# 建立SVM模型
svmModel <- svm(diabetes ~ ., data=trainData, kernel="linear", cost=1)

# 预测测试集
pred <- predict(svmModel, testData[,-9])

# 计算预测准确率、感敏度和特异度
table <- table(pred, testData[,9])
accuracy <- sum(diag(table))/sum(table)
sensitivity <- table[2,2]/sum(table[,2])
specificity <- table[1,1]/sum(table[,1])
print(paste("Accuracy:", accuracy))
print(paste("Sensitivity:", sensitivity))
print(paste("Specificity:", specificity))

# 绘制ROC曲线
rocData <- roc(testData[,9], pred)
plot(rocData)

以上代码中，我们首先加载了`e1071`和`pROC`两个包，它们分别包含了SVM模型和ROC曲线的实现。然后使用`read.csv()`函数读取数据集，将数据集随机分成训练集和测试集。接着使用`svm()`函数建立SVM模型，其中`diabetes`为因变量，`.`代表选择所有自变量，`kernel`为核函数选择线性核函数，`cost`为代价参数。最后使用`predict()`函数对测试集进行预测，并计算模型的预测准确率、感敏度和特异度。最后使用`roc()`函数计算ROC曲线的数据，并使用`plot()`函数绘制ROC曲线。

以上代码仅供参考，实际应用中需要根据具体数据集和问题进行调整。