糖尿病预测 - 基于Pima Indians糖尿病数据集的分析

糖尿病预测 - 基于Pima Indians糖尿病数据集的分析

糖尿病是一种常见且严重的慢性疾病，对患者的健康产生重大影响。为了帮助预测糖尿病的发生，我们可以利用机器学习算法和医疗数据进行分析。本文将介绍如何使用R语言对Pima Indians糖尿病数据集进行探索性数据分析和建立预测模型。

首先，我们需要加载所需的R包和数据集。

# 加载必要的R包
library(tidyverse)
library(caret)# 读取数据集
diabetes_data <- read.csv("PimaIndiansdiabetes.csv", header = TRUE)

数据集中的特征包括患者的年龄、体质指数、血压等信息，以及一个类别变量，表示患者是否患有糖尿病。我们将首先对数据进行一些基本的探索性分析。

# 查看数据集的前几行
head(diabetes_data)# 概览数据集的统计摘要
summary(diabetes_data)# 绘制特征之间的相关性矩阵
correlation_matrix <- cor(diabetes_data[, -9])
corrplot(correlation_matrix, method = "color")

接下来，我们可以将数据集分为训练集和测试集，以便在建立预测模型时进行模型评估。

# 设置随机种子以保证结果的可重复性
set.seed(123)# 将数据集分为训练集和测试集（70%训练集，30%测试集）
train_index <- createDataPartition(diabetes_data$Outcome, p = 0.7, list 

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