import argparse import numpy as np import pandas as pd from sklearn import model_selection from sklearn import preprocessing from sklearn import linear_model from sklearn import metrics import joblib from config import * def train(x_train, x_test, y_train, y_test): estimator = linear_model.Ridge() estimator.fit(x_train, y_train) print('梯度下降的权重系数是：', estimator.coef_) print('梯度下降的偏置是：', estimator.intercept_) joblib.dump(estimator, model_save_path) y_predict = estimator.predict(x_test) err = metrics.mean_squared_error(y_test, y_predict) print('梯度下降的误差率为：', err) def pred(x): estimator = joblib.load(model_save_path) x= np.array(x) predict = estimator.predict(x.reshape((x.shape[0], 1))) return predict def main(): parser = argparse.ArgumentParser(description='Demo of argparse') parser.add_argument('--method', type=str, default='train') args = parser.parse_args() method = args.method if method == 'train': df = pd.read_excel(file_name, dtype={ '年份': int, '值': float }) x = df['年份'].to_numpy() x = x.reshape((x.shape[0], 1)) y = df['值'].to_numpy() x_train, x_test, y_train, y_test=model_selection.train_test_split(x, y) train(x_train, x_test, y_train, y_test) elif method == 'test': predict = pred(pred_year).round(2) df = pd.DataFrame({ '预测年份': pred_year, '预测结果(单位：万吨)': predict }) print(df) df.to_excel(save_pred_path, index=False) else: print('wrong') if __name__ == '__main__': main()

这段 Python 代码主要实现了一个基于 Ridge 回归模型的数据训练和预测程序。具体来说，代码分为以下几个部分：

1. 导入需要的库和模块，包括 argparse、numpy、pandas、scikit-learn 和 joblib。
2. 实现一个 train 函数，用于训练 Ridge 模型。该函数接收训练集和测试集的特征和标签数据，通过 scikit-learn 库中的 Ridge 类进行模型训练，输出模型的权重系数、偏置和误差率，并将训练好的模型保存到指定路径。
3. 实现一个 pred 函数，用于对给定的年份进行预测。该函数接收一个年份数组，从指定路径加载已经训练好的 Ridge 模型，对年份数组进行预测，并返回预测结果。
4. 实现一个 main 函数，用于控制整个程序的流程。该函数通过 argparse 模块解析命令行参数，从而决定程序要进行的操作类型。如果是训练操作，就从指定路径的 Excel 文件中读取数据，将年份和对应的值作为特征和标签，通过 train 函数进行训练。如果是预测操作，就调用 pred 函数进行预测，并将预测结果保存到指定路径的 Excel 文件中。如果命令行参数有误，则输出错误信息。
5. 在最后，通过 if __name__ == '__main__': 判断当前文件是否被作为模块导入，如果是，则不执行 main 函数，如果直接运行该文件，则执行 main 函数。

总的来说，这个程序使用 Ridge 回归模型对年份和对应的值进行训练，并且可以对未来的年份进行预测。