datasets.load_diabetes()数据集如何获取

`datasets.load_diabetes()` 是一个用于加载糖尿病数据集的函数，通常在 scikit-learn 这个 Python 的机器学习库中被使用。这个数据集包含了十个健康指标以及一个二进制目标变量，常用于回归分析的学习任务。

要获取这个数据集，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，你需要安装 `sklearn` 库，如果还没有安装，可以使用下面的命令：

   pip install scikit-learn

2. 导入所需的模块：

   from sklearn.datasets import load_diabetes

3. 调用 `load_diabetes()` 函数并加载数据：

   diabetes_data = load_diabetes()

这将返回一个 `Bunch` 对象，包含以下属性：
- `data`: 数据数组，形状 (n_samples, n_features)
- `target`: 目标变量，形状 (n_samples,)
- `feature_names`: 特征名称列表
- `DESCR`: 数据描述文档
- `target_names`: 如果有分类标签，这里是它们的名称；对于 `diabetes` 数据集，这将是空的

4. 可以通过 `.data` 和 `.target` 属性访问数据和目标变量：

X = diabetes_data.data  # 输入特征
y = diabetes_data.target  # 目标变量