用R语言实现一段关于糖尿病预测的代码

好的，下面是一个简单的糖尿病预测的R语言代码，使用了PIMA印第安人糖尿病数据集：

# 导入数据
diabetes <- read.csv("pima-indians-diabetes.csv")

# 数据预处理
library(caret)
set.seed(123)
index <- createDataPartition(diabetes$Outcome, p=0.8, list=FALSE)
train_set <- diabetes[index, ]
test_set <- diabetes[-index, ]

# 构建模型
library(randomForest)
model <- randomForest(Outcome ~ ., data=train_set)

# 预测结果
predict <- predict(model, test_set[-9])
confusionMatrix(predict, test_set$Outcome)

这段代码首先读取了PIMA印第安人糖尿病数据集，然后进行了数据预处理，将数据集分成了训练集和测试集。接着使用随机森林算法构建了模型，并使用测试集进行预测和评估。最后输出了混淆矩阵，用于评估预测结果的准确性。