请写一段用nhanes数据建立10年心血管死亡率的预测模型

好的，以下是一段使用NHANES数据建立10年心血管死亡率的预测模型的代码示例：

# 导入需要的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读入数据
df = pd.read_csv('nhanes_data.csv')

# 数据预处理
df = df.dropna() # 删除缺失值
X = df.drop(['death_from_cvd'], axis=1) # 特征变量
y = df['death_from_cvd'] # 目标变量
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 划分训练集和测试集
scaler = StandardScaler() # 标准化特征变量
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 建立逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上评估模型表现
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('模型在测试集上的准确率为：', accuracy)

这段代码中，我们使用NHANES数据集建立了一个逻辑回归模型来预测10年心血管死亡率。首先，我们对数据进行预处理，包括删除缺失值、划分训练集和测试集以及标准化特征变量。然后，我们使用逻辑回归算法建立模型，并在测试集上评估模型表现。最后，输出模型在测试集上的准确率。