疾病预测是否需要用孤立森林对异常值进行处理，如果需要请写出相应代码；疾病预测使用逻辑回归、knn、决策树模型进行预测和评估，写出这三个模型的代码，并详细注释

关于疾病预测是否需要用孤立森林对异常值进行处理，需要根据实际情况来判断。如果数据集中存在异常值，且这些异常值对于疾病预测的结果有影响，那么可以考虑使用孤立森林对异常值进行处理。以下是使用sklearn库实现孤立森林对异常值进行处理的代码：

from sklearn.ensemble import IsolationForest

# 假设data为包含有异常值的数据集
model = IsolationForest(n_estimators=100, max_samples='auto', contamination=float(0.1), random_state=42)
model.fit(data)
y_pred = model.predict(data)

上述代码中，n_estimators为孤立森林中决策树的数量，max_samples为每个决策树中使用的最大样本数，contamination为异常值的预期比例，random_state为随机种子。

接下来是使用逻辑回归、KNN、决策树模型进行疾病预测和评估的代码。以下代码为示例，具体实现需要根据数据集的实际情况进行调整。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 假设X为特征向量，y为标签
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 使用逻辑回归模型进行预测和评估
lr_model = LogisticRegression()
lr_model.fit(X_train, y_train)
y_pred_lr = lr_model.predict(X_test)
acc_lr = accuracy_score(y_test, y_pred_lr)
print("逻辑回归模型的准确率为：", acc_lr)

# 使用KNN模型进行预测和评估
knn_model = KNeighborsClassifier()
knn_model.fit(X_train, y_train)
y_pred_knn = knn_model.predict(X_test)
acc_knn = accuracy_score(y_test, y_pred_knn)
print("KNN模型的准确率为：", acc_knn)

# 使用决策树模型进行预测和评估
dt_model = DecisionTreeClassifier()
dt_model.fit(X_train, y_train)
y_pred_dt = dt_model.predict(X_test)
acc_dt = accuracy_score(y_test, y_pred_dt)
print("决策树模型的准确率为：", acc_dt)

上述代码中，使用train_test_split将数据集划分为训练集和测试集，分别使用逻辑回归、KNN、决策树模型进行拟合和预测，并使用accuracy_score函数计算模型的准确率。