解释y_pred = predict_temp(X_test, *best_params) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print('MSE:', mse)
时间: 2023-11-26 12:06:42 浏览: 92
这段代码的作用是使用测试集(X_test)评估模型的预测能力。它首先调用一个名为predict_temp的函数对测试集进行预测,并将预测结果存储在y_pred中。其中,*best_params是一个可变参数,它包含在模型训练过程中找到的最佳参数值。
接下来,代码计算测试集的真实标签(y_test)与预测结果(y_pred)之间的均方误差(MSE),并将其存储在mse变量中。MSE是一种常见的回归指标,它衡量预测值与真实值之间的差异。MSE越小,意味着模型的预测能力越好。
相关问题
train_errors = [] test_errors = [] for lambda_val in lambdas: pipeline = Pipeline([ ('polynomial_features', PolynomialFeatures(degree=5)), ('ridge_regression', c.SGDLinearRegressor(batch_size=20, eta=0.01, tau_max=1000, epsilon=0.00001, lambda_=lambda_val, random_state=42))]) train_mse = 0 test_mse = 0 for i in range(10): X_train, y_train = c.generate_data(20) X_test, y_test = c.generate_data(1000) pipeline.fit(X_train.reshape(-1, 1), y_train) y_train_pred = pipeline.predict(X_train.reshape(-1, 1)) y_test_pred = pipeline.predict(X_test.reshape(-1, 1)) train_mse += mean_squared_error(y_train, y_train_pred) test_mse += mean_squared_error(y_test, y_test_pred) train_errors.append(train_mse / 10) test_errors.append(test_mse / 10)给这段代码加注释
下面是加了注释的代码:
```python
# 定义两个空列表,用于存储不同正则化参数下的训练误差和测试误差
train_errors = []
test_errors = []
# 遍历一系列正则化参数值
for lambda_val in lambdas:
# 定义管道对象,包含多项式特征转换和SGD线性回归模型
pipeline = Pipeline([
('polynomial_features', PolynomialFeatures(degree=5)),
('ridge_regression', c.SGDLinearRegressor(batch_size=20, eta=0.01, tau_max=1000,
epsilon=0.00001, lambda_=lambda_val, random_state=42))
])
# 定义训练误差和测试误差
train_mse = 0
test_mse = 0
# 对每个正则化参数值进行10次训练和测试
for i in range(10):
# 生成20个训练样本和对应标签,1000个测试样本和对应标签
X_train, y_train = c.generate_data(20)
X_test, y_test = c.generate_data(1000)
# 在训练集上拟合模型
pipeline.fit(X_train.reshape(-1, 1), y_train)
# 在训练集和测试集上进行预测
y_train_pred = pipeline.predict(X_train.reshape(-1, 1))
y_test_pred = pipeline.predict(X_test.reshape(-1, 1))
# 计算并累加训练误差和测试误差
train_mse += mean_squared_error(y_train, y_train_pred)
test_mse += mean_squared_error(y_test, y_test_pred)
# 将每个正则化参数值下的训练误差和测试误差除以10,并存储到对应的列表中
train_errors.append(train_mse / 10)
test_errors.append(test_mse / 10)
```
注释中解释了代码的每个部分的作用和功能,包括定义列表、遍历正则化参数、定义管道对象、生成数据、拟合模型、预测,以及计算训练误差和测试误差。通过注释,可以更加清晰地理解代码的功能和执行流程。
from sklearn.model_selection import train_test_split X=data.drop('检泵周期(d)_log',axis=1) #生成特征集 y=data['检泵周期(d)_log'] #生成labels集 X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3) #生成训练集和测试集 #建立回归模型 from sklearn.neural_network import MLPRegressor #model = MLPRegressor(solver='adam', hidden_layer_sizes=(30,30), random_state=1) model = MLPRegressor(solver='lbfgs', hidden_layer_sizes=(30,30), random_state=1) model.fit(X_train, y_train) from sklearn.metrics import r2_score,mean_squared_error,mean_absolute_error #训练集模型评估 y_train_pred=model.predict(X_train) mse=mean_squared_error(y_train,y_train_pred) mae=mean_absolute_error(y_train,y_train_pred) R2=r2_score(y_train,y_train_pred) print("-----训练集模型评价------") print('mse=',mse,'mae=',mae,'R2=',R2) #测试集模型评估 y_test_pred=model.predict(X_test) mse=mean_squared_error(y_test,y_test_pred) mae=mean_absolute_error(y_test,y_test_pred) R2=r2_score(y_test,y_test_pred) print("-----测试集模型评价------") print('mse=',mse,'mae=',mae,'R2=',R2)
这段代码是使用sklearn库中的神经网络回归模型MLPRegressor对数据进行训练和测试,并输出评估结果。
首先,将数据集中的特征和标签分别存储到变量X和y中;然后使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集,其中test_size=0.3表示将30%的数据用作测试集。
接下来,定义MLPRegressor模型,其中solver='lbfgs'表示使用LBFGS算法进行优化;hidden_layer_sizes=(30,30)表示有两层隐藏层,每层有30个神经元;random_state=1表示设置随机种子以使结果可重复。然后使用fit函数对训练集进行训练。
最后,使用sklearn.metrics库中的r2_score、mean_squared_error和mean_absolute_error函数对训练集和测试集进行评估,并输出评估结果。其中,r2_score表示R方值,mse表示均方误差,mae表示平均绝对误差。
阅读全文