给我一个代码 使用线性回归衍生算法（Ridge、Lasso、ElasticNet），训练预测“天池工业蒸汽量”项目，比较与线性回归区别。调整算法参数，尽力提升得分

首先，让我们了解一下如何使用Python的scikit-learn库来进行线性回归及其变体（Ridge、Lasso和ElasticNet）的模型训练。这些正则化技术常用于防止过拟合，并在数据存在多重共线性的情况下提供更好的预测效果。假设我们有一个名为"steamy_data.csv"的数据集，其中包含“天池工业蒸汽量”的历史观测值和其他特征。

# 导入所需的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.linear_model import LinearRegression, Ridge, Lasso, ElasticNet
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据
data = pd.read_csv("steamy_data.csv")
X = data.drop("蒸汽量", axis=1)
y = data["蒸汽量"]

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义模型函数
def fit_and_compare_models(X_train, y_train):
    models = {
        "Linear Regression": LinearRegression(),
        "Ridge": Ridge(),
        "Lasso": Lasso(),
        "ElasticNet": ElasticNet()
    }

    for name, model in models.items():
        model.fit(X_train, y_train)
        
        # 预测并计算RMSE
        y_pred = model.predict(X_test)
        rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))
        print(f"{name} - RMSE: {rmse:.4f}")

        # 调整参数进行网格搜索优化
        params = {"alpha": [0.1, 1.0, 10.0]}  # 网格搜索中的超参数 alpha (Ridge/Lasso/ElasticNet)
        grid_search = GridSearchCV(model, params, cv=5)  # 交叉验证次数设为5
        grid_search.fit(X_train, y_train)
        best_params = grid_search.best_params_
        print(f"{name} - Best parameters: {best_params}")

fit_and_compare_models(X_train, y_train)

在这个例子中，我们会先对四种模型进行基础训练，然后分别进行参数调整（通过GridSearchCV）。每个模型的`alpha`参数决定了正则化的强度，较大的`alpha`值倾向于减少复杂性（如Lasso的稀疏性），较小的`alpha`值则更接近标准的线性回归。