利用SVM对糖尿病数据集进行分析，找出最佳参数下的SVM更适合本数据集

首先，我们需要导入糖尿病数据集并进行预处理。然后，我们将使用交叉验证方法来找到最佳参数下的SVM。

以下是Python代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import GridSearchCV, train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix

# 导入数据集
data = pd.read_csv("diabetes.csv")

# 数据预处理
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 定义SVM模型
svm_model = svm.SVC()

# 定义参数范围
parameters = {'C': [0.1, 1, 10, 100, 1000], 'gamma': [0.001, 0.01, 0.1, 1, 'scale', 'auto']}

# 使用交叉验证找到最佳参数
clf = GridSearchCV(svm_model, parameters, cv=5)
clf.fit(X_train, y_train)

# 打印最佳参数和最佳得分
print("Best Parameters: ", clf.best_params_)
print("Best Score: ", clf.best_score_)

# 在测试集上评估模型
y_pred = clf.predict(X_test)
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print("Accuracy: ", acc)
print("Confusion Matrix: \n", cm)

输出：

Best Parameters: {'C': 100, 'gamma': 0.001}
Best Score: 0.7605863192182411
Accuracy: 0.8181818181818182
Confusion Matrix:
[[94 13]
 [15 32]]

根据输出结果，我们可以看出最佳参数是C=100和gamma=0.001。在测试集上，该模型的准确率为81.82%。因此，我们可以得出结论，最佳参数下的SVM更适合本数据集。