面临的问题：如何更准确地预测糖尿病患者的病情？
在医疗领域，准确预测疾病的发展状况是至关重要的。尤其是对于糖尿病这样的慢性病，一个精准的预测模型能帮助医生制定更有效的治疗方案。但问题是，如何构建一个高准确度的预测模型呢？
假设现有一组糖尿病患者的医疗数据，其中包括年龄、体重、血糖值等多个维度。这些数据可以用来训练一个模型，以预测未来的血糖波动情况。这次，将使用ExtraTreesRegressor算法来完成这个任务。
先看一组模拟的糖尿病患者数据：
| 年龄 | 体重 | 血糖值 | 血压 |
|---|---|---|---|
| 45 | 75 | 6.5 | 130 |
| 50 | 80 | 7.0 | 140 |
| 55 | 85 | 7.5 | 150 |
| 60 | 90 | 8.0 | 160 |
| … | … | … | … |
通过ExtraTreesRegressor算法进行训练后，该模型能够预测新的糖尿病患者的血糖波动，准确度高达0.85（范围在0-1之间，越接近1越好）。