l1.append(accuracy_score(lr1_fit.predict(X_train),y_train))

这是一个关于 Python 代码的问题，我可以回答。这行代码的作用是将逻辑回归模型 lr1_fit 在训练集 X_train 上的预测结果与真实标签 y_train 进行比较，计算准确率并将其添加到列表 l1 中。

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l1.append(accuracy_score(lr1_fit.predict(X_train),y_train)) l1_test.append(accuracy_score(lr1_fit.predict(X_test),y_test))的代码解释

这是一个Python代码，用于计算逻辑回归模型在训练集和测试集上的准确率。其中，l1和l1_test分别是用于存储训练集和测试集上的准确率的列表，accuracy_score是一个函数，用于计算预测结果与真实结果的准确率。lr1_fit是已经拟合好的逻辑回归模型，X_train和y_train是训练集的特征和标签，X_test和y_test是测试集的特征和标签。

C l1=[] l2=[] l1_test=[] l2_test=[] for i in np.linspace(0.05,1,19): # 实例化 lr1=LR(penalty='l1',C=i,solver='liblinear',max_iter=1000,random_state=0) # 训练 lr1_fit=lr1.fit(X_train,y_train) l1.append(accuracy_score(lr1_fit.predict(X_train),y_train)) l1_test.append(accuracy_score(lr1_fit.predict(X_test),y_test)) lr2=LR(penalty='l2',C=i,solver='liblinear',max_iter=1000,random_state=0) lr2_fit=lr2.fit(X_train,y_train) l2.append(accuracy_score(lr2_fit.predict(X_train),y_train)) l2_test.append(accuracy_score(lr2_fit.predict(X_test),y_test)) graph=[l1, l2, l1_test, l2_test] color=['red','green','yellow','gray'] label=['l1','l2','l1_test','l2_test'] fig=plt.figure(figsize=(10,6)) for i in range(len(graph)): plt.plot(np.linspace(0.05,1,19),graph[i],color=color[i],label=label[i]) plt.legend(loc=0) plt.show()这段代码的作用及详细解释

这是一段Python代码，其中定义了四个空列表l1、l2、l1_test和l2_test。接下来使用numpy库中的linspace函数生成一个从0.05到1的等差数列，共19个数，并将每个数依次赋值给变量i。