特征选择辅助印第安人糖尿病诊断,用递归特征消除(RFE)，和逻辑回归进行分类预测 python代码

好的，以下是示例代码：

# 导入需要的库
import pandas as pd
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 读取数据
data = pd.read_csv('diabetes.csv')

# 分割数据集
X = data.drop('Outcome', axis=1)
y = data['Outcome']

# 特征选择
model = LogisticRegression()
rfe = RFE(model, n_features_to_select=3)
X_rfe = rfe.fit_transform(X, y)

# 输出选择的特征
print("选择的特征：", X.columns[rfe.support_])

# 模型训练
model.fit(X_rfe, y)

# 预测
sample_data = [[5, 166, 72, 19, 175, 25.8, 0.587, 51]]
sample_data_rfe = rfe.transform(sample_data)
prediction = model.predict(sample_data_rfe)

# 输出预测结果
if prediction == 1:
    print("糖尿病检测结果：阳性")
else:
    print("糖尿病检测结果：阴性")

注意，这只是一个示例代码，具体的数据集和特征选择参数需要根据实际情况进行调整。