python画基于随机森林模型的糖尿病数据集的诺莫图

抱歉，我之前的回答有误，糖尿病数据集不适合用诺莫图进行可视化。但是，随机森林模型可以用来对该数据集进行分类。以下是一个简单的示例代码，你可以参考它来实现：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_diabetes
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载糖尿病数据集
diabetes = load_diabetes()
X, y = diabetes.data, diabetes.target

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练随机森林模型
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X_train, np.where(y_train > 140, 1, 0))  # 根据阈值将糖尿病标签二值化

# 预测测试集
y_pred = rf.predict(X_test)

# 计算准确率
acc = accuracy_score(np.where(y_test > 140, 1, 0), y_pred)  # 根据阈值将糖尿病标签二值化
print(f'Accuracy: {acc:.4f}')

# 画出特征重要性图
importances = rf.feature_importances_
indices = np.argsort(importances)[::-1]
plt.figure()
plt.title("Feature importances")
plt.bar(range(X.shape[1]), importances[indices])
plt.xticks(range(X.shape[1]), indices)
plt.xlim([-1, X.shape[1]])
plt.show()

在上面的代码中，我们使用了随机森林模型对糖尿病数据集进行分类，并计算了模型的准确率。然后，我们使用 `feature_importances_` 属性来获取每个特征的重要性分数，并画出了特征重要性图。

注意，这里我们将糖尿病的标签根据阈值（140）进行了二值化，这只是一个简单的做法，实际应用中需要根据具体情况进行调整。