使用Anaconda3 编写python代码，创建并定义适用于lasso回归模型的调节参数

// 根据ID查询课程信息
@ResultMap("courseMap")
@Select("SELECT * FROM course WHERE id = #{id}")
Course getCourseById(Integer id);

// 查询某个班级的所有课程信息
@Result首先，你需要安装 scikit-learn 包。可以使用以下命令在 Anaconda3 中安装：

condaMap("courseMap")
    @Select("SELECT * FROM class_course cc JOIN class c ON cc.class_id = c.id WHERE cc.course_id install scikit-learn

然后，可以使用以下代码创建一个 Lasso 回归模型，并定义适用于该 = #{courseId}")
List<Course> getCoursesByClassId(Integer classId);

// 查询某个学生的所有课模型的调节参数：

from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 定程信息
    @ResultMap("courseMap")
    @Select("SELECT * FROM student_course sc JOIN student s ON sc.student_id =义 Lasso 回归模型
lasso = Lasso()

# 定义 Lasso 回归模型的调节参数范围 s.id WHERE sc.course_id = #{courseId}")
    List<Course> getCoursesByStudentId(Integer studentId);
}

在以上
param_grid = {
'alpha': [0.1, 1, 10],
'max_iter': [1000,代码中，我们通过@ResultMap注解将查询结果映射到对应的实体类中，并通过@Select注解 5000, 10000]
}

# 使用 GridSearchCV 进行调参
grid_search = GridSearchCV(estimator=lass编写对应的SQL语句来实现各个表之间的关联查询操作。例如，在查询某个班级o, param_grid=param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X, y)

# 输出最佳调参结果
print('的所有学生信息时，我们需要在StudentMapper中编写以下SQL语句：

SELECT * FROM student WHEREBest parameters:', grid_search.best_params_)

在此代码中，我们首先从 scikit-learn 中导入了 Lasso class_id = #{classId}

在查询某个班级的所有课程信息时，我们需要在ClassMapper中编 回归模型和 GridSearchCV 类。然后，我们定义了 Lasso 回归模型的调节参数范围，写以下SQL语句：

SELECT * FROM class_course cc JOIN course c ON cc.course_id = c.id WHERE cc.class_id包括 alpha 和 max_iter 两个参数，并指定了每个参数的候选值。最后，我们使用 GridSearch = #{classId}

在查询某个学生的所有课程信息时，我们需要在CourseMapper中编写以下CV 类对模型进行了调参，并输出了最佳调参结果。

需要注意的是，在这个例子中，SQL语句：

SELECT * FROM student_course sc JOIN course c ON sc.course_id = c.id WHERE sc.student_id = #{我们假设已经定义了输入数据 X 和目标变量 y。你需要根据你的具体需求修改这部分代码。