Python 糖尿病算法是一種用 Python 編寫的算法，主要用于預測病人是否有患上糖尿病的風險。

# 導入必要的庫
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 讀取數據
data = pd.read_csv('diabetes.csv')
# 分離特征和標簽
X = data.drop(['Outcome'], axis=1)
y = data['Outcome']
# 劃分訓練集和測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 訓練決策樹模型
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)
# 預測并計算準確率
y_pred = clf.predict(X_test)
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('決策樹準確率：', acc)

以上代碼使用了 pandas 庫讀取糖尿病數據集，然后使用 sklearn 庫對數據進行劃分訓練集和測試集，訓練決策樹分類器，最后預測并計算準確率。使用該算法能夠及時地發現病人是否容易患上糖尿病，進而有做出相應的治療和措施。