sgdr = SGDRegressor(max_iter=1000) sgdr.fit(X_norm, y_train) print(sgdr) print(f"number of iterations completed: {sgdr.n_iter_}, number of weight updates: {sgdr.t_}")

这段代码使用了scikit-learn库中的SGDRegressor类来进行线性回归模型的训练。

首先，创建了一个SGDRegressor对象，命名为sgdr，并设置最大迭代次数为1000。

然后，使用fit方法将标准化后的数据集X_norm和目标变量y_train输入到模型中进行训练。

接下来，使用print函数输出sgdr对象的信息，这将显示模型的参数设置和其他相关信息。

最后，使用f-string格式化输出sgdr对象的迭代次数（n_iter_）和权重更新次数（t_）。

这段代码的目的是训练一个线性回归模型，并打印出相关的信息和迭代次数以及权重更新次数。