PimaIndiansdiabetes.csv 该数据集涵盖了一些医疗记录,以及过去5年内是否有糖尿病,所有的数据都以数字的形式呈现。该数据集包含8个特征和1个类,表示患者是否患糖尿病(是为1否为O)_pima-indians-diabetes.csv

PimaIndiansdiabetes.csv
该数据集涵盖了一些医疗记录,以及过去5年内是否有糖尿病,所有的数据都以数字的形式呈现。该数据集包含8个特征和1个类,表示患者是否患糖尿病(是为1否为O)

• Pregnancies: Number of times pregnant
• Glucose: Plasma glucose concentration a 2 hours in an oral glucose tolerance test
• BloodPressure: Diastolic blood pressure (mm Hg)
• SkinThickness: Triceps skin fold thickness (mm)
• Insulin: 2-Hour serum insulin (mu U/ml)
• BMI: Body mass index (weight in kg/(height in m)^2)
• DiabetesPedigreeFunction: Diabetes pedigree function
• Age: Age (years)
• Outcome: Class variable (0 or 1)

任务:利用变量1-8来预测 Outcome的值

(1)数据探索:数据是否有缺失值,如有,不直接删除,选择一种方法进行插补

data  <- read.csv("PimaIndiansdiabetes.csv")
data$Outcome <- as.factor(data$Outcome)
dim(data)
1
2
3

数据集中一共有768个数据，一共有9列

查看是否有缺失值

colSums(is.na(data))
1

数据中不存在任何缺失值

(2)