datasets.load_breast_cancer()

`datasets.load_breast_cancer()` 是scikit-learn库中的一个功能，它允许用户直接加载经典的 Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) 数据集。这个数据集是用于机器学习和数据挖掘领域的监督学习示例，主要用于二分类任务，即区分良性（benign）乳腺肿瘤和恶性（malignant）乳腺肿瘤。该数据集包含了569个样本，每个样本有30个特征，如形状、纹理等，以及一个对应的标签（0表示良性，1表示恶性）。

当你调用`load_breast_cancer()`时，它会返回一个`Bunch`对象，其中包含以下几个重要的属性：
- `data`: 训练样本数据，是一个二维数组。
- `target`: 标签数组，对应于数据中的类别信息。
- `feature_names`: 每个特征的名称。
- ` DESCR`: 对数据集的描述文本，包含数据来源和详细信息。

下面是如何使用这个函数的一个简单例子：

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
cancer_data = load_breast_cancer()
X = cancer_data.data   # 特征矩阵
y = cancer_data.target # 标签
feature_names = cancer_data.feature_names  # 特征名称

你可以使用这个数据集来训练和评估各种分类算法。在使用前，记得进行数据预处理和分割（比如划分训练集和测试集），以便进行模型训练和性能验证。