解析 def show_result(self): self.explore_city_data(self.city_data) self.model_complexity(self.X_train, self.y_train, self.X_test, self.y_test) self.fit_predict_model(self.city_data)

这是一个 Python 函数，名为 `show_result`。函数中首先调用 `explore_city_data` 函数对城市数据进行探索，然后调用 `model_complexity` 函数对模型的复杂度进行分析，最后调用 `fit_predict_model` 函数对模型进行拟合和预测。其中，`explore_city_data` 函数用于对城市数据进行可视化和探索，`model_complexity` 函数用于分析模型在不同复杂度下的表现，`fit_predict_model` 函数用于对模型进行拟合和预测，并将结果可视化展示。整个函数的作用是对模型的表现进行分析和展示。

相关问题

解析 def explore_city_data(self,city_data): housing_prices = city_data.target housing_features = city_data.data num_houses = np.shape(city_data.data) num_features = np.shape(city_data.data) min_price = np.min(city_data.target) max_price = np.max(city_data.target) mean_price = np.mean(city_data.target) median_price = np.median(city_data.target) stand_dev = np.std(city_data.target)

这段代码定义了一个名为"explore_city_data"的函数，该函数有一个参数"city_data"。该函数的主要目的是从给定的城市数据中提取一些基本信息，包括房屋价格、特征数量、房屋数量、最小价格、最大价格、平均价格、中位价格和标准差。

具体来说，该函数将从给定的城市数据中提取房屋价格和特征，并计算出特征数量和房屋数量。然后，该函数将使用NumPy库中的函数来计算出最小价格、最大价格、平均价格、中位价格和标准差，这些计算都是基于房屋价格数据。

最后的结果将作为函数的返回值，因此，该函数将返回一个元组，其中包含所有的计算结果。