查看sklearn中糖尿病(diabetes)数据集各属性python代码怎么写？

可以使用以下Python代码查看sklearn中糖尿病（diabetes）数据集的各个属性：

from sklearn import datasets

diabetes = datasets.load_diabetes()

print(diabetes.feature_names)

这将打印出糖尿病数据集中的各个属性的名称。

相关问题

使用sklearn中自带的diabetes糖尿病数据集，采用SVM构建回归模型的代码

请见下方示例代码：

from sklearn.datasets import load_diabetes
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载糖尿病数据集
diabetes = load_diabetes()

# 划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)

# 构建回归模型
svm = SVR(kernel='linear')
svm.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = svm.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

print("SVM回归模型均方误差为:", mse)

这段代码使用了sklearn库中自带的diabetes糖尿病数据集，采用SVM构建回归模型。在构建好模型之后，使用测试集进行预测，计算预测结果和实际结果的均方误差。输出的结果即为SVM回归模型的均方误差。

使用lightgbm框架中的 lgbmRegressor（），结合数据实现相应 随机森林算法对 sklearn 中的 糖尿病数据集 load_diabetes 进行趋势预测

LightGBM是一个高效的梯度提升库，它非常适合用于回归任务。如果你想用`lgbmRegressor`模型结合随机森林思想对糖尿病数据集进行趋势预测，可以按照以下步骤操作：

1. **导入必要的库**:

   import lightgbm as lgb
   from sklearn.datasets import load_diabetes
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   from sklearn.metrics import mean_squared_error
   from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

2. **加载糖尿病数据集**:

   diabetes = load_diabetes()
   X = diabetes.data
   y = diabetes.target

3. **数据预处理**:
- 分割训练集和测试集：

     X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

- 随机森林作为基础模型获取特征重要性：

     rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
     rf.fit(X_train, y_train)
     feature_importances = rf.feature_importances_

4. **将随机森林的重要性作为LightGBM的参数**:
- 创建LightGBM的`lgbmRegressor`实例，并设置`feature_importance_type='gain'`，表示使用Gini增益计算重要性：

     lgbm_params = {
         'objective': 'regression',
         'boosting_type': 'gbdt',  # 因为LGBM本身就是基于GBDT的
         'metric': 'mse',  # 设置评估指标为均方误差
         'num_leaves': 31,  # 树叶节点数
         'learning_rate': 0.1,  # 学习率
         'importance_type': 'gain',  # 利用随机森林的特征重要性
         'max_depth': -1,  # 自动调整树深
         'random_state': 42,
     }

5. **训练LightGBM模型**:

     lgbm_reg = lgb.LGBMRegressor(**lgbm_params)
     lgbm_reg.fit(X_train, y_train, feature_importances=feature_importances)

6. **模型评估**:

     y_pred = lgbm_reg.predict(X_test)
     mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
     print(f"Mean Squared Error: {mse}")

在这个例子中，我们利用了随机森林来获取特征的重要性，然后传递给LightGBM，试图融合随机森林的思想来提高模型性能。