python预测糖尿病_【python数据分析实战一】糖尿病预测（线性回归模型）

好的，这是一个基于线性回归模型的糖尿病预测的代码示例，你可以参考一下：

# 导入需要的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import linear_model
from sklearn.model_selection import train_test_split

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

# 将数据拆分为特征和目标变量
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 将数据拆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=0)

# 创建线性回归模型
model = linear_model.LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集数据
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算模型的准确率
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print("模型准确率:", accuracy)

注：在运行代码之前需要先准备好数据集，并将数据集的路径修改为正确的路径。