train_data目录下“类别1-患病.xls”表格为该病已经发病的412位患者的22项指标统计值，“类别2-正常.xls”表格为697位正常人的22项指标统计值。 该疾病为进展性疾病，在真正发病之前较难被发现，附件中train_data目录下“类别3-进展.xls”表格为还未发病，但未来大概率会发病，目前处在不同进展阶段的127位患者。 1.请基于“类别1-患病.xls”和“类别2-正常.xls”2个表格的数据确定对该疾病进行预测的最佳模型，利用该模型对test_data目录下“test.xls”表格中的患者进行预测，并在最后一列“预测类别”中标记预测结果，患病标记为“患病”，正常标记为“正常”，

这是一个典型的二分类问题，可以尝试使用逻辑回归、支持向量机、随机森林等算法进行建模。以下是一种基于Python的实现方法：

1. 首先，读取“类别1-患病.xls”和“类别2-正常.xls”表格的数据，将它们合并成一个数据集，并为每个样本添加一个标签，患病标记为1，正常标记为0。

import pandas as pd

# 读取数据
data1 = pd.read_excel('train_data/类别1-患病.xls')
data2 = pd.read_excel('train_data/类别2-正常.xls')

# 添加标签
data1['label'] = 1
data2['label'] = 0

# 合并数据
data = pd.concat([data1, data2], axis=0, ignore_index=True)

2. 接下来，将数据集划分为训练集和验证集，一般采用70%的数据作为训练集，30%的数据作为验证集。

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 划分训练集和测试集
train_data, val_data, train_label, val_label = train_test_split(data.iloc[:, :-1], data.iloc[:, -1], test_size=0.3, random_state=42)

3. 对训练集进行特征工程，一般包括数据清洗、特征选择、特征缩放等步骤。这里可以先尝试使用随机森林进行特征选择。

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 特征选择
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(train_data, train_label)
importance = rf.feature_importances_
index = importance.argsort()[::-1][:10]   # 取前10个重要特征
train_data = train_data.iloc[:, index]
val_data = val_data.iloc[:, index]

4. 训练模型，这里以逻辑回归为例。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 训练模型
lr = LogisticRegression(random_state=42)
lr.fit(train_data, train_label)

5. 在验证集上进行预测，计算准确率、召回率、F1值等指标，调整模型参数。

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score

# 预测验证集
val_pred = lr.predict(val_data)

# 计算指标
print('Accuracy:', accuracy_score(val_label, val_pred))
print('Precision:', precision_score(val_label, val_pred))
print('Recall:', recall_score(val_label, val_pred))
print('F1:', f1_score(val_label, val_pred))

6. 对测试集进行预测，并在最后一列“预测类别”中标记预测结果。

test_data = pd.read_excel('test_data/test.xls')
test_data = test_data.iloc[:, index]   # 取前10个重要特征
test_pred = lr.predict(test_data)

# 标记预测结果
test_data['预测类别'] = ['患病' if x == 1 else '正常' for x in test_pred]
test_data.to_excel('test_data/test_pred.xls', index=False)

注意，以上只是一种简单的实现方法，还可以尝试其他算法、特征工程方法等进行模型优化。