我正在尝试通过使用糖尿病健康指标数据集（https://www.kaggle.com/datasets/alexteboul/diabetes-health-indicators-dataset）建立糖尿病预测模型。我使用 Azure 机器学习工作室（经典），尝试了“训练模型”和“调整模型超参数”（随机扫描）方法，但我无法达到高于 cca 72% 的准确性和/或其他指标。数据集是平衡的（0 为 35346 个实例，1 为 35346 个实例），其大多数特征只是 0 或 1。我删除了其中一些，它们对糖尿病预测并不重要（CholCheck、AnyHealthCare、NoDocbcCost、教育、收入）。
https://i.ibb.co/Wn5cSY9/Bez-naslova.png
这个数据集适合准确预测吗？还是我必须改变解决问题的方法？
是的，数据集有时不适合您用来构建模型的算法。 例如。如果您使用连续数据并实施分类技术，那么评估指标很可能不适合任何顺序。 为此，您需要绘制一些图表和热图来了解您拥有的数据集类型。 如果单一方法不起作用，请务必改变您的方法。 要进一步回答您的问题，请添加更多详细信息，例如您的方法是什么
