现有一些关于某种疾病的统计数据，对于不同人群我们共统计了他们的22项指标值(c0 - c21)。 附件中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”，只考虑这两个类别代码

这是一个医学领域的问题，需要通过数据分析和建模来进行预测。我们可以采用机器学习的方法，将数据集分为训练集和测试集，利用训练集训练模型，再利用测试集验证模型的准确性。在这个问题中，我们可以将“类别1-患病.xls”和“类别2-正常.xls”文件合并为一个数据集，将患病标记为1，正常标记为0，然后进行数据清洗和特征工程，选择合适的模型进行训练和预测。

一般来说，我们可以尝试使用逻辑回归、决策树、随机森林等模型进行预测。具体的模型选择和参数调节需要根据数据集的特点和实际情况进行调整。对于预测结果的评估，可以采用准确率、精确率、召回率等指标进行评估。

最后，对于test_data目录下“test.xls”表格中的患者进行预测，我们可以使用训练好的模型进行预测，并将预测结果填写到“预测类别”列中。预测结果为“患病”或“正常”。

相关问题

Warning: There is another connection with the name 'tap0-con1'. Reference the connection by its uuid '6af7eddf-2a16-4c47-ada8-c21be16b957f' Connection 'tap0-con1' (6af7eddf-2a16-4c47-ada8-c21be16b957f) successfully add

这个警告信息是因为在 NetworkManager 中已经存在一个名为 `tap0-con1` 的连接，所以无法使用相同的名称添加一个新的连接。警告信息建议你可以使用该连接的 UUID 来引用这个连接，以避免名称冲突。

UUID（通用唯一标识符）是一种用于标识信息的唯一字符串，通常由32个字符的16进制数字表示。在 NetworkManager 中，每个连接都有一个唯一的 UUID，可以使用该 UUID 来引用连接，而不是使用连接的名称。

在这个警告信息之后，还显示了一个提示信息，说明连接已经成功添加到 NetworkManager 中。提示信息中包含连接的名称和 UUID，以及添加连接的操作结果。

如果需要查看当前系统中存在的连接列表，可以使用以下命令：

nmcli connection show

该命令将显示当前系统中所有的连接列表，包括连接的名称、UUID、类型、设备名称、IP地址、DNS服务器等信息。