糖尿病研究里的经典老朋友——Diabetes Dataset，你已经听过好几次了，但它真的是个适合做神经网络和深度学习练手的数据集。

442 位患者的真实记录，包含10 个生理特征，像age、bmi、bp这些都比较常见，关键是还有一年后的血糖水平做目标值，直接用来做回归，简直不要太方便。

模型搭建也挺灵活的，前馈神经网络能用，玩点花的也可以整CNN、RNN，甚至搞个集成学习来点多任务预测都不难。你要是图快，可以用sklearn.datasets.load_diabetes直接导入，起来顺手。

但注意哦，用之前最好做点预，像标准化、异常值啥的，该做还是要做。不然一上来就训练，模型肯定不给你好脸色。还可以试试搞搞PCA降维，训练效率会提升不少。

对了，这个数据集不光适合做预测，也可以搞点分类任务，比如预测哪些人会出现并发症，加点创造性的，扩展性还是蛮大的。想深入点，还可以看看下面几个链接，有实际项目、算法实现、MATLAB 代码啥的，能帮你快速上手。

如果你刚好在练深度学习，又想找个小而美的数据集，那这个Diabetes Dataset真挺适合的，跑一跑、调一调，快就能看到效果。