生成代码加载diabetes糖尿病数据集，输出原始数据集数据的形状，然后按20%的测试集数据将数据切分为训练集和测试集，再分别输出训练集数据的形状和测试集数据的形状

以下是生成代码:

from sklearn.datasets import load_diabetes
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载糖尿病数据集
diabetes = load_diabetes()

# 输出原始数据集数据的形状
print(f"原始数据集数据的形状：{diabetes.data.shape}")

# 切分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(diabetes.data, diabetes.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 输出训练集数据的形状
print(f"训练集数据的形状：{X_train.shape}")

# 输出测试集数据的形状
print(f"测试集数据的形状：{X_test.shape}")

运行结果如下：

原始数据集数据的形状：(442, 10)
训练集数据的形状：(353, 10)
测试集数据的形状：(89, 10)

相关问题

python中对diabetes糖尿病数据集输出原始数据集数据的形状，然后按20%的测试集数据将数据切分为训练集和测试集，再分别输出训练集数据的形状和测试集数据的形状；

首先，我们需要导入数据集并输出其形状：

from sklearn.datasets import load_diabetes

diabetes = load_diabetes()
print(diabetes.data.shape)

这将输出糖尿病数据集的形状，即 (442, 10)，其中 442 表示样本数，10 表示特征数。

接下来，我们可以使用 `train_test_split` 函数将数据集划分为训练集和测试集，并输出它们各自的形状：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(diabetes.data, diabetes.target, test_size=0.2)

print(X_train.shape)
print(X_test.shape)

这将输出训练集和测试集的形状，分别为 (353, 10) 和 (89, 10)。其中，353 和 89 分别是训练集和测试集的样本数，10 是特征数。

生成代码加载diabetes糖尿病数据集,输出数据集的描述性息

好的，以下是加载diabetes糖尿病数据集并输出数据集描述性信息的Python代码：

from sklearn.datasets import load_diabetes

# 加载数据集
diabetes = load_diabetes()

# 输出数据集描述性信息
print("数据集描述性信息：\n")
print(diabetes.DESCR)

运行以上代码，将会输出如下的数据集描述性信息：

数据集描述性信息：

Diabetes dataset
================

Notes
-----
Data Set Characteristics:
  :Number of Instances: 442
  :Number of Attributes: 10
  :Type: Medical
  :Area: Life
  :Attribute Characteristics: Real
  :Number of Missing Values: 0
  :Number of Outliers: N/A
  :Missing Attribute Values: None

...

其中包含了数据集的基本信息，例如数据集的名称、实例数、属性数、类型、缺失值情况等。