用R语言实现印第安人糖尿病的KNN分类并画图考察其训练误差与交叉验证，计算预测准确率

好的，以下是R语言实现印第安人糖尿病的KNN分类并画图考察其训练误差与交叉验证，计算预测准确率的代码：

首先，我们需要导入数据集：

data <- read.csv("diabetes.csv")

接下来，我们将数据集分成训练集和测试集：

library(caTools)
set.seed(123)
split <- sample.split(data$Outcome, SplitRatio = 0.7)
train <- subset(data, split == TRUE)
test <- subset(data, split == FALSE)

然后，我们需要对数据进行归一化处理：

normalize <- function(x) {
  return ((x - min(x)) / (max(x) - min(x)))
}

train_norm <- as.data.frame(lapply(train[, -9], normalize))
test_norm <- as.data.frame(lapply(test[, -9], normalize))
train_norm$Outcome <- train$Outcome
test_norm$Outcome <- test$Outcome

接下来，我们将使用knn函数来训练模型并进行预测：

library(class)
k <- 5
pred <- knn(train_norm[, -9], test_norm[, -9], train_norm$Outcome, k)

然后，我们将计算预测准确率：

accuracy <- sum(pred == test_norm$Outcome) / nrow(test_norm)
print(paste("Accuracy:", accuracy))

最后，我们将使用ggplot2库来画出训练误差和交叉验证误差的图：

library(ggplot2)
library(gridExtra)

train_error <- data.frame(k = 1:20, error = rep(0, 20))
cv_error <- data.frame(k = 1:20, error = rep(0, 20))

for (i in 1:20) {
  pred_train <- knn(train_norm[, -9], train_norm[, -9], train_norm$Outcome, i)
  pred_cv <- knn(train_norm[, -9], test_norm[, -9], train_norm$Outcome, i)
  train_error[i, 2] <- 1 - sum(pred_train == train_norm$Outcome) / nrow(train_norm)
  cv_error[i, 2] <- 1 - sum(pred_cv == test_norm$Outcome) / nrow(test_norm)
}

train_plot <- ggplot(train_error, aes(x = k, y = error)) + geom_line() + ggtitle("Training Error")
cv_plot <- ggplot(cv_error, aes(x = k, y = error)) + geom_line() + ggtitle("Cross-validation Error")
grid.arrange(train_plot, cv_plot, ncol = 2)

这样，我们就完成了印第安人糖尿病的KNN分类，并且画出了训练误差和交叉验证误差的图。