用python实现：载入diabetes数据集，对完整数据集采用决策树进行回归训练，剪枝，在剪枝后的所有书中，选择第5好的树，即mse的绝对值第5小，其对应的叶子节点为？输出代码

好的，以下是实现代码：

from sklearn.datasets import load_diabetes
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 载入数据集
diabetes = load_diabetes()
X = diabetes.data
y = diabetes.target

# 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)

# 训练决策树模型
dt = DecisionTreeRegressor(random_state=42)
dt.fit(X_train, y_train)

# 剪枝
path = dt.cost_complexity_pruning_path(X_train, y_train)
ccp_alphas, impurities = path.ccp_alphas, path.impurities

# 选择mse第5小的树
dt_list = []
for ccp_alpha in ccp_alphas:
    dt = DecisionTreeRegressor(random_state=42, ccp_alpha=ccp_alpha)
    dt.fit(X_train, y_train)
    dt_list.append(dt)

dt_mse = [mean_squared_error(y_test, dt.predict(X_test)) for dt in dt_list]
dt_5 = dt_list[sorted(range(len(dt_mse)), key=lambda i: dt_mse[i])[4]]

# 输出叶子节点
print(dt_5.tree_.value[dt_5.apply(X_test)].tolist())

这段代码的核心流程如下：

1. 载入数据集并划分训练集和测试集；
2. 使用默认参数训练决策树模型；
3. 对训练好的模型进行剪枝，得到一系列ccp_alpha值；
4. 根据不同的ccp_alpha值，训练不同的决策树模型，并计算其在测试集上的mse；
5. 选择mse第5小的决策树模型，输出其叶子节点。