给出完整代码和代码详细注释，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，我们可以使用Scikit-learn库来进行数据回归分析，它包含了许多强大的机器学习算法。这里是一个使用糖尿病数据集（Pima Indians Diabetes Dataset）进行线性回归的例子，同时包括了代码、注释和基本的数据分析与可视化：

# 导入所需的库
import pandas as pd
import numpy as np
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

# 加载糖尿病数据集
diabetes = datasets.load_diabetes()
# 将数据转换为DataFrame以便于处理
df = pd.DataFrame(data=diabetes.data, columns=diabetes.feature_names)
# 添加目标变量列（血糖水平）
df['target'] = diabetes.target

# 数据预处理：将类别特征转化为数值特征（如果有的话），这里我们假设没有类别特征）
df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df.drop('target', axis=1), df['target'], test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并训练线性回归模型
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = regressor.predict(X_test)

# 计算评估指标
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)
print("R-squared Score:", r2)

# 可视化结果
plt.scatter(y_test, y_pred, color='blue')
plt.plot(y_test, y_test, color='red', linestyle='dashed')
plt.xlabel('True Values')
plt.ylabel('Predictions')
plt.title('Linear Regression Prediction vs True Values')
plt.show()

# 结果分析