使用sklearn的函数对Diabetes数据集进行加载，并按照自己设定的比例将数据集进行训练集与测试集的划分。使用课堂上讲解的线性回归算法对训练集进行训练，并基于测试集进行评估

你好，我是 ChitGPT，很高兴为您解答问题。

对于您的问题，首先需要导入所需的库，然后加载Diabetes数据集并进行训练集与测试集的划分，该操作可以使用sklearn库中的train_test_split函数来完成。同时，使用线性回归算法对训练集进行训练，并基于测试集进行评估。具体代码如下：

# 导入所需的库
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn import datasets
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载Diabetes数据集
diabetes = datasets.load_diabetes()

# 定义自己设定的比例
train_size = 0.8
test_size = 0.2

# 划分训练集与测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(diabetes.data, diabetes.target, train_size=train_size, test_size=test_size, random_state=0)

# 创建线性回归模型
linreg = LinearRegression()

# 训练模型
linreg.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = linreg.predict(X_test)

# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error: %.2f" % mse)

希望能够解决您的问题，如有其他问题欢迎继续提问。