【机器学习(十一)】机器学习分类案例之是否患糖尿病预测—XGBoost分类算法—Sentosa_DSML社区版关于集成学习中的XGBoost算法原理，已经进行了介绍与总结，相关内容可参考【机器学习(一)】分类和回归任务-XGBoost算法-Sentosa_DSML社区版一文。本文将利用糖尿病数据集，通过Python代码和Sentosa_DSML社区版分别实现构建XGBoost分类预测模型。随后对模型进行评估，包括评估指标的选择与分析。最后得出实验结果结论，展示模型在糖尿病分类预测中的有效性和准确性，为糖尿病的早期诊断和干预提供了技术手段和决策支持。