基于机器学习的糖尿病早期识别的研究

项目说明

该项目包含数据可视化与模型训练两个界面。可视化页面在本地 5000 端口运行，展示糖尿病相关特征（如 BMI、Smoker、Stroke、Age、Education 等）的相关性热力图，对角线数值为 1.00，部分变量间存在 0.52、0.47 等相关系数。训练页面显示项目目录含 data、models、templates 等文件夹，config.py 中配置了数据路径；终端输出分类报告，含正常、糖尿病前期、糖尿病三类的 precision、recall、f1-score 与 support，并列出 logistic_regression、random_forest、xgboost 三种模型的训练结果，最佳模型为 xgboost，模型与结果分别保存为 pkl 和 json 文件。