验证集在多元线性模型中调优怎么用python代码在模型训练中体现出来，并根据最终得到的调优参数确定最终的多元线性回归模型

在多元线性回归中，可以使用交叉验证的方法来调优模型，其中最常用的是k折交叉验证。在Python中，可以使用scikit-learn库中的`KFold`函数来实现。

首先，将数据集分成训练集和测试集。然后，在训练集上进行k折交叉验证，并在每个交叉验证中使用不同的参数进行多元线性回归模型的训练。最后，选取平均交叉验证得分最高的参数作为最终的调优参数。

下面是一个示例代码：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import KFold
import numpy as np

# 加载数据
X = np.loadtxt("data.csv", delimiter=",", usecols=(0,1,2))
y = np.loadtxt("data.csv", delimiter=",", usecols=3)

# 划分训练集和测试集
train_X, train_y = X[:80], y[:80]
test_X, test_y = X[80:], y[80:]

# 设置参数范围
alphas = [0.1, 0.5, 1.0, 5.0, 10.0]

# 进行k折交叉验证
kf = KFold(n_splits=5)
scores = []
for alpha in alphas:
    fold_scores = []
    for train_index, val_index in kf.split(train_X):
        # 划分训练集和验证集
        X_train, X_val = train_X[train_index], train_X[val_index]
        y_train, y_val = train_y[train_index], train_y[val_index]
        
        # 构建多元线性回归模型
        model = LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False)
        model.fit(X_train, y_train)
        
        # 在验证集上计算得分
        score = model.score(X_val, y_val)
        fold_scores.append(score)
    
    # 计算平均得分
    mean_score = np.mean(fold_scores)
    scores.append(mean_score)

# 选取平均得分最高的参数作为最终调优参数
best_alpha = alphas[np.argmax(scores)]

# 在最终参数下训练模型
model = LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False)
model.fit(train_X, train_y)

# 在测试集上计算得分
test_score = model.score(test_X, test_y)

print("最佳alpha值为：", best_alpha)
print("在测试集上的得分为：", test_score)

在上面的代码中，我们将数据集分成了训练集和测试集，然后使用了5折交叉验证来进行调优。最终，我们选取了平均得分最高的参数作为最终调优参数，并在最终参数下训练了模型。最后，我们在测试集上计算了得分。