根据以下数据集开发一个机器学习模型，该数据集包含多个糖尿病指标及其相应的疾病进展情况。使用随机森林算法来训练模型，并对测试数据进行预测。


数据集包含以下特征：
- 年龄: 病人的年龄（整数）
- 怀孕次数: 病人的怀孕次数（整数）
- 胰岛素水平：血液中胰岛素的水平（实数）
- 体重指数：病人的体重指数（实数）
- 皮肤厚度：病人皮肤的厚度（整数）
- 血压：病人的血压（实数）
- 糖尿病遗传函数：一个用于度量糖尿病发病风险的函数（实数）。值越高表示患病风险越大。
您需要将数据集划分为训练集和测试集，然后使用随机森林算法训练模型。最后，预测测试数据集的结果，并计算模型的精确度。
使用随机森林算法训练一个糖尿病预测模型，数据集包含年龄、怀孕次数、胰岛素水平、体重指数、皮肤厚度、血压和糖尿病遗传函数等特征。将数据集划分为训练集和测试集，并计算模型的精确度。