对skleamn 自带的糖尿病数据集（加载方法：load-diabetesO）进行线性回归分析，输出线 生回方程的参数，并使用降维算法将该数据集的维度降为》》

好的，我会按照您的要求进行回答。针对您的第一个问题，我会给出 Python 代码示例：

from sklearn.datasets import load_diabetes
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.decomposition import PCA

# 加载数据集
diabetes = load_diabetes()

# 构建线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(diabetes.data, diabetes.target)

# 输出线性回归方程的参数
print('Coefficients:', model.coef_)
print('Intercept:', model.intercept_)

# 使用PCA进行降维
pca = PCA(n_components=2)
diabetes_pca = pca.fit_transform(diabetes.data)

# 输出降维后数据集的维度
print('PCA dimension:', diabetes_pca.shape[1])

运行上述代码，输出结果如下：

Coefficients: [ -10.01219782 -239.81908937  519.83978679  324.39042769 -792.18416163
  476.74583793  101.04457032  177.06417621  751.27932109   67.62538639]
Intercept: 152.1334841628965
PCA dimension: 2

可以看到，我们首先使用 `load_diabetes` 方法加载了糖尿病数据集，然后使用 `LinearRegression` 构建了线性回归模型，并通过 `fit` 方法训练该模型。接着，我们输出了线性回归方程的参数，即各个特征对应的系数和截距。最后，我们使用 `PCA` 进行降维，并输出了降维后数据集的维度，这里我将数据集的维度降为了 2。