KNN算法糖尿病预测phthon代码

以下是使用KNN算法进行糖尿病预测的Python代码：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

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

# 将数据集分为特征和标签
X = data.drop('Outcome', axis=1)
y = data['Outcome']

# 将数据集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=42)

# 初始化KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = knn.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('准确率：', accuracy)

此代码假设数据集文件名为“diabetes.csv”，并且数据集中的最后一列是标签列“Outcome”。在代码中，我们将数据集分为训练集和测试集，并使用KNN分类器训练模型和预测测试集。最后，我们计算模型的准确率并打印输出。