对sklearn自带的糖尿病数据集（load-diabetes（））进行线性回归分析，输出线性回归方程的参数，并使用降维算法将该数据集的维度降为2，将线性回归分析的结果用图形显示出来代码

在Python中，你可以使用sklearn库进行糖尿病数据集的线性回归分析以及主成分分析（PCA）来降维。以下是完成这些任务的基本步骤：

首先，导入所需的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.decomposition import PCA

加载糖尿病数据集并分割数据：

diabetes = datasets.load_diabetes()
X = diabetes.data
y = diabetes.target

# 分割特征和目标变量
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

进行线性回归分析：

regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)

# 输出线性回归方程的系数（参数）
intercept = regressor.intercept_
coefficients = regressor.coef_
print(f"截距: {intercept}, 回归系数: {coefficients}")

应用PCA降维至2维：

pca = PCA(n_components=2)  # 选择2个主成分
X_pca = pca.fit_transform(X_train)

# 使用降维后的数据进行线性回归
pca_regressor = LinearRegression()
pca_regressor.fit(X_pca, y_train)

最后，绘制结果：

plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=y_train, cmap='viridis')
plt.plot(X_pca[:, 0], pca_regressor.predict(X_pca) , color='red', linewidth=2)
plt.xlabel('PCA Dimension 1')
plt.ylabel('PCA Dimension 2')
plt.title('Linear Regression on PCA Reduced Data')
plt.colorbar()
plt.show()