如何用python实现

在Python中，可以使用各种机器学习库进行类型标签预测。以下是一个简单的代码示例，使用sklearn库中的决策树算法进行训练和预测。

首先，需要加载数据集并进行预处理：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

# 加载数据集
data = pd.read_csv('类型预测数据集.csv')

# 将标签转换为数字
le = LabelEncoder()
data['illness'] = le.fit_transform(data['illness'])

# 将特征和标签分开
X = data.drop('illness', axis=1)
y = data['illness']

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

接着，使用决策树算法进行训练和预测：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 创建决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('准确率：', accuracy)

最后，可以使用训练好的模型对新数据进行预测：

# 加载新数据
new_data = pd.read_csv('新数据.csv')

# 预测新数据
new_pred = clf.predict(new_data)

# 将数字标签转换为原始标签
new_labels = le.inverse_transform(new_pred)
print('预测结果：', new_labels)

当然，这只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体情况进行算法选择和参数调整。