针对scikit-learn中的糖尿病数据集，利用Python实现基于统计机器学习的数据回归分析，并对数据以及结果进行分析及可视化；

在Python中使用scikit-learn库进行糖尿病数据集（Pima Indians Diabetes Dataset）的回归分析，通常可以按照以下步骤进行：

1. **导入所需库**：

   import pandas as pd
   from sklearn import datasets
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   from sklearn.linear_model import LinearRegression
   from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
   import seaborn as sns
   import matplotlib.pyplot as plt

2. **加载数据集**：

   diabetes = datasets.load_diabetes()
   df = pd.DataFrame(data=diabetes.data, columns=diabetes.feature_names)
   df['target'] = diabetes.target

3. **数据预处理**（如：缺失值处理、标准化等）：

   # 数据清洗与预处理
   df.dropna(inplace=True)  # 删除含有缺失值的行
   X = df.iloc[:, :-1]  # 特征
   y = df.iloc[:, -1]  # 目标变量

4. **划分训练集和测试集**：

   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

5. **模型训练**：

   model = LinearRegression()  # 使用线性回归作为示例
   model.fit(X_train, y_train)

6. **预测并评估**：

   y_pred = model.predict(X_test)
   mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
   r2 = r2_score(y_test, y_pred)
   print("MSE:", mse)
   print("R^2 Score:", r2)

7. **结果分析与可视化**：

   # 绘制残差图检查模型拟合情况
   residuals = y_test - y_pred
   sns.residplot(y_test, y_pred, lowess=True)
   plt.xlabel('True Values')
   plt.ylabel('Residuals')
   plt.show()

   # 可视化特征重要性（如果有分类器）
   if hasattr(model, 'coef_'):
       coefs = pd.DataFrame({'Features': X.columns, 'Importance': model.coef_})
       coefs.plot(kind='bar', x='Features', y='Importance')