cross_val: mean= 0.10638923276691482 , std= 0.004789053732947336

根据您提供的信息，我可以初步分析出这是一个经过交叉验证（cross-validation）的模型性能评估指标。其中，mean表示交叉验证的平均得分，std表示得分的标准差。在这个指标中，mean得分为0.1063，std为0.0048。这意味着模型的平均表现较好，但是在不同的交叉验证中得分有一定的波动。需要进一步的分析和比较才能确定模型的优劣和稳定性。

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Fitting 25 folds for each of 23 candidates, totalling 575 fits ---------------------- Lasso(alpha=0.0001) ---------------------- score= 0.8965376022911505 rmse= 0.31871742091359767 mse= 0.10158079439381541 cross_val: mean= 0.10603908282565827 , std= 0.007466926876314105

这段代码看起来是在进行模型的训练和评估，使用的是 Lasso 回归模型。首先定义了一个字典 opt_models，将 Lasso 对象存储到该字典中。然后使用 numpy 库中的 arange 函数生成一组 alpha 参数，用于对 Lasso 模型进行调参。接着，使用 train_model 函数对 Lasso 模型进行训练和评估，传入的参数包括 Lasso 模型、调参范围、交叉验证的划分方式等。train_model 函数返回了训练好的 Lasso 模型、交叉验证的得分以及所有参数组合的评估结果。将交叉验证得分存储在名为 cv_score 的对象中，并将其添加到名为 score_models 的 DataFrame 中。最后，使用 matplotlib 库绘制调参过程中得分和 alpha 参数的关系图。从结果来看，Lasso 模型的表现与 Ridge 模型相当，均方误差和均方根误差都相近，交叉验证得分的方差略高。

rf = RandomForestClassifier(n_estimators=90, max_depth=) train_sizes, train_scores, cv_scores = learning_curve(rf,x_train,y_train,cv=5,train_sizes=np.linspace(0.01,1,100)) train_scores_mean = np.mean(train_scores, axis=1) train_scores_std = np.std(train_scores, axis=1) cv_scores_mean = np.mean(cv_scores, axis=1) cv_scores_std = np.std(cv_scores, axis=1) fig = plt.figure(figsize=(8,6), dpi=200) ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8]) ax.plot(train_sizes, train_scores_mean, color='dodgerblue', alpha=0.8) ax.plot(train_sizes, cv_scores_mean, color='g', alpha=0.8) ax.fill_between(train_sizes, train_scores_mean - train_scores_std, train_scores_mean + train_scores_std, alpha=0.1, color="dodgerblue") ax.fill_between(train_sizes, cv_scores_mean - cv_scores_std, cv_scores_mean + cv_scores_std, alpha=0.1, color="g") ax.legend(labels=['train_set_scores', 'cross_val_scores'], loc='best') ax.set_title('Learning curve of the random forests') ax.grid(True) ax.set_xlabel('The number of training samples') ax.set_ylabel('Model score') plt.savefig('Learning curve of the random forests.jpg') plt.show()

这段代码使用了随机森林分类器（RandomForestClassifier）进行训练，并使用学习曲线（learning_curve）来评估模型的性能。具体来说，它通过在训练集上逐渐增加样本数量，并在交叉验证集上计算模型得分，来绘制训练集和交叉验证集得分随训练集样本数量变化的曲线。这可以帮助我们判断模型是否存在过拟合或欠拟合的问题。

其中，n_estimators是指随机森林中树的个数，max_depth是指每棵树的最大深度。learning_curve函数中的train_sizes参数指定了训练集的大小范围，np.linspace(0.01,1,100)表示从0.01到1均匀取100个数，即训练集大小从1%到100%。cv参数指定了交叉验证的折数，这里设置为5。最后，绘制了训练集得分和交叉验证集得分随训练集样本数量变化的曲线，并保存了图片。