load_diabetes()

`load_diabetes()` 是一个常用的数据集函数，在Python的机器学习库 scikit-learn 中可以找到。它是一个回归数据集，包含了糖尿病患者的生理指标数据，用于预测血糖水平。这个数据集包含442个样本，每个样本有10个特征（如年龄、体重等）以及一个目标变量——血糖测量值。加载这个数据集通常用于演示监督学习算法，特别是线性回归模型的训练和评估。

在使用 `load_diabetes()` 函数时，首先需要导入所需的模块 `sklearn.datasets`，然后通过 `load_diabetes()` 调用加载数据，最后你可以查看数据的描述信息、分割数据集（如训练集和测试集）并开始处理分析。

from sklearn.datasets import load_diabetes

# 加载数据
diabetes_data = load_diabetes()
X = diabetes_data.data  # 特征数据
y = diabetes_data.target  # 目标变量

# 可能的操作，例如：
# 查看数据描述：print(diabetes_data.DESCR)
# 划分数据集：from sklearn.model_selection import train_test_split; X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)