皮马印第安人糖尿病数据集身体指标与糖尿病关联研究

本文探讨了不同身体指标与糖尿病之间的相关性，使用Pima Indians Diabetes数据集进行了数据探索与预处理。通过统计分析和数据可视化，计算了各特征间的相关系数。数据分析结果为糖尿病发病预测提供了理论支持。

研究使用逻辑回归、K最近邻（KNN）和支持向量机（SVM）等多种机器学习算法构建了预测糖尿病发病风险的模型，并对各模型性能进行了综合评价。各模型通过混淆矩阵、准确率、召回率和ROC曲线等多元评价指标进行比较。

本研究适用于糖尿病发病预测与风险评估，目标是提升患者管理和预防措施的有效性。未来的研究可以通过增加时间序列预测模型和多维度数据收集，进一步提高模型精度与普适性。当前糖尿病研究中存在的一些问题，如指标选择的主观性和数据时间敏感性，值得关注，并需要改进。