path = reg.cost_complexity_pruning_path(X_train,y_train) ccp_alphas = path.ccp_alphas

这段代码是用来计算决策树的代价复杂度剪枝路径上的所有可能的 $\alpha$ 值。在sklearn库中，通过 `cost_complexity_pruning_path()` 函数可以获得决策树在不同 $\alpha$ 值下的误差和树的复杂度。其中，$\alpha$ 是用来控制剪枝程度的参数，它的取值范围是在 0 到 1 之间。这个函数会返回一个包含了所有可能的 $\alpha$ 值的数组，可以用来进行后续的交叉验证等操作。