机器学习中使用糖尿病数据集训练岭回归模型实例化模型并且拟合数据

以下是使用糖尿病数据集训练岭回归模型实例化模型并拟合数据的示例代码：

# 导入必要的库
from sklearn.datasets import load_diabetes
from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载糖尿病数据集
diabetes = load_diabetes()

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(diabetes.data, diabetes.target, test_size=0.2, random_state=0)

# 实例化岭回归模型
ridge = Ridge(alpha=0.1)

# 拟合训练数据
ridge.fit(X_train, y_train)

# 打印模型在测试集上的R方得分
print("R方得分: {:.2f}".format(ridge.score(X_test, y_test)))

输出结果：

R方得分: 0.36

这个结果表明，岭回归模型在糖尿病数据集上的表现不是特别好。在实际应用中，你可能需要尝试使用其他模型或者调整模型参数来获得更好的性能。