欢迎来到“使用 Python 进行糖尿病预测项目”课程- 在本课程中，您将学习使用 Python 构建和评估机器学习模型。

介绍：

在本课程中，您将学习如何使用支持向量机 (SVM) 算法进行糖尿病预测。您将使用真实世界的糖尿病数据，执行训练和测试拆分，并构建预测模型来识别新的糖尿病病例。

数据收集和准备：

您将学习如何下载和准备真实世界的糖尿病数据，包括计算平均值以及计算受糖尿病影响和未受糖尿病影响的人数。

训练和测试拆分：

您将学习如何执行训练和测试拆分，这是评估预测模型性能的关键步骤。

支持向量机 (SVM) 算法：

本节将介绍SVM 的基础知识，包括其数学基础以及如何将其用于糖尿病预测。

建立预测模型：

您将使用 SVM 算法构建可用于识别新糖尿病病例的预测模型。您还将学习如何评估模型的准确性并了解导致糖尿病风险的因素。

评估模型：

您将学习如何评估其模型的性能，包括准确性、精确度得分。

结论：

到课程结束时，您将完全了解如何使用 SVM 进行糖尿病预测，以及构建可用于识别新糖尿病病例的预测系统所需的技能。本课程涵盖学生在数据科学和机器学习领域取得成功所需的所有必要技能和概念，包括数据收集和准备、机器学习算法、模型构建和评估等。本课程采用实用的实践方法，对于希望提高数据科学和机器学习技能并将其应用于现实世界问题的任何人来说都是极好的资源。

感谢您对本课程的兴趣…

我会在课程中见到你……