(data, target) = sklearn.datasets.load_breast_cancer(return_X_y=True)

你想了解如何使用 sklearn.datasets.load_breast_cancer加载乳腺癌数据集的特征和目标变量，是吗？

这个函数是 scikit-learn中的一个实用函数，用于乳腺癌数据集。它返回一个元 (data, target)，其中 data 是一个包乳腺癌数据集特征的数组， 是一个包含对应目标变（即乳腺癌的分类标签）的数组。

你可以使用以下代码加载乳腺癌数据集：

from sklearn.datasets import load_breast_cancer

(data, target) = load_breast_cancer(return_X_y=True)

这样，你就可以通过 `data` 和 `target` 分别访问特征和目标变量的数据了。注意，`data` 是一个二维数组，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征；而 `target` 则是一个一维数组，每个元素对应一个样本的目标变量值。

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