如何使用Python和scikit-learn库中的糖尿病数据集，执行一个基于统计机器学习的回归分析？同时，需要详细解释数据分析步骤，以及如何将结果通过图表进行可视化展示？请给我一个完整的代码，注意数据的拟合问题，MSE和R^2的值

首先，让我们分步骤地了解如何使用Python和scikit-learn库完成糖尿病数据集的回归分析：

1. **导入所需的库**：

import numpy as np
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 matplotlib.pyplot as plt

2. **加载糖尿病数据集**：

diabetes = datasets.load_diabetes()
X = diabetes.data   # 特征矩阵
y = diabetes.target  # 目标变量，血糖浓度

3. **数据预处理**：
通常我们会对特征进行标准化或归一化，但这取决于数据本身。这里假设数据已经预处理好，如果需要，可以使用`StandardScaler` 或 `MinMaxScaler` 进行标准化。

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. **创建并训练线性回归模型**：

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

6. **预测和评估**：

y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)

print("Mean Squared Error (MSE):", mse)
print("R-squared Score:", r2)

7. **拟合曲线可视化**：

plt.scatter(y_test, y_pred)  # 绘制散点图
plt.plot(y_test, y_test, 'r', label='Perfect fit')  # 绘制真实线
plt.plot(y_test, model.predict(X_test), 'b', label='Predicted fit')  # 绘制预测线
plt.xlabel('True Values')
plt.ylabel('Predictions')
plt.legend()
plt.show()

在这个过程中，我们使用了线性回归作为基础模型，MSE衡量的是模型预测值与实际值之间的均方误差，R²则给出了模型解释因变量变异性的比例。通过观察散点图和回归线，我们可以直观地了解模型的拟合效果。