#模型预测 y_pred = model.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) error = 1 - accuracy print("错误率为：", f'{error*100:.2f}%') #在测试集上进行预测 y_pred = ir.predict(X_test)#predict()函数是Python中预测函数，常用于预测测试集数据，返回预测数据 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) error = 1 - accuracy print("错误率为：", f'{error*100:.2f}%') y_pred = reg.predict(X_test) reg.coef_ scores = cross_val_score(reg, X_train, y_train, cv=5) print("一般线性回归（R2平均值错误率：{:.3f}，R2标准差：{:.3f}）".format(np.mean(scores), np.std(scores))) #岭回归(L1) ridge = linear_model.Ridge(alpha=0.5) ridge.fit(X_train, y_train) # 训练模型 ridge.fit(X_train, y_train) #预测测试数据集 y_pred_ridge = ridge.predict(X_test) reg.coef_ reg.intercept_ scores = cross_val_score(reg, X_train, y_train, cv=5) print("岭回归（R2平均值错误率：{:.3f}，R2标准差：{:.3f}）".format(np.mean(scores), np.std(scores))) #Lasso回归(L2) lasso = linear_model.Lasso(alpha=0.1) lasso.fit(X_train, y_train) # 训练模型 lasso.fit(X_train, y_train) # 预测测试数据集 y_pred_lasso = lasso.predict(X_test) scores = cross_val_score(reg, X_train, y_train, cv=5) print("Lasso回归（R2平均值错误率：{:.3f}，R2标准差：{:.3f}）".format(np.mean(scores), np.std(scores)))

这段代码是用于模型预测的一些操作。首先，它使用模型对测试集进行预测，并计算准确率和错误率。然后，它使用不同的回归模型（一般线性回归、岭回归和Lasso回归）对测试集进行预测，并计算R2平均值和标准差作为评估指标。

这段代码展示了在测试集上使用不同的模型进行预测，并计算了准确率、错误率以及回归模型的评估指标。这些操作用于评估模型的性能和泛化能力，以选择最适合数据集的模型。