k, num_epochs, lr, weight_decay, batch_size = 5, 100, 2, 0, 64 train_l, valid_l, = k_fold(k, train_features, train_labels, num_epochs, lr, weight_decay, batch_size) print("%d-fold validation: avg train rmse: %f, avg valid rmse：%f" % (k, train_l, valid_l)) 对上面的代码进行注释

这段代码实现了一个 5 折交叉验证的训练过程，并输出训练数据集和验证数据集的平均 RMSE。

具体实现过程为：首先，将 k（折数）、num_epochs（训练轮数）、lr（学习率）、weight_decay（权重衰减参数）、batch_size（每个小批量的样本数）设定为 5、100、2、0、64。然后，将这些参数传入 k_fold 函数中进行模型训练和验证，得到训练数据集和验证数据集的 RMSE。最后，通过字符串格式化输出 5 折交叉验证的结果，其中包括折数、训练数据集平均 RMSE 和验证数据集平均 RMSE。

相关问题

k, num_epochs, lr, weight_decay, batch_size = 5, 100, 5, 0, 64

根据你提供的参数，我看到有以下变量的赋值：

- `k`：值为 5
- `num_epochs`：值为 100
- `lr`：值为 5
- `weight_decay`：值为 0
- `batch_size`：值为 64

这些变量可能是用于训练模型的一些超参数。具体来说，这些参数的含义可能如下：

- `k`：表示模型的某个特定参数或层数。
- `num_epochs`：表示训练模型时要迭代的总次数（epoch）。
- `lr`：表示学习率，也称为步长，用于控制模型在每次迭代中的参数更新幅度。
- `weight_decay`：表示正则化项的权重，用于缩小模型参数的规模，以减少过拟合。
- `batch_size`：表示每次迭代中用于更新模型的样本数量。

请注意，这些是一些常见的超参数，具体含义可能会根据你所使用的算法或模型而有所不同。如果你有其他问题或需要更多帮助，请随时提问！

num_epochs, learning_rate, weight_decay, batch_size = 100, 0.01, 0, 64 x_train, x_valid, y_train, y_valid = train_test_split(train_features, train_labels, test_size = 0.2,random_state=66) model=linreg train_ls, valid_ls, theta = train(model, x_train, y_train, x_valid, y_valid, num_epochs, learning_rate, weight_decay, batch_size) print(f'训练log rmse: {float(train_ls[-1]):f}, 'f'验证log rmse: {float(valid_ls[-1]):f}') plot(list(range(1, num_epochs + 1)), [train_ls, valid_ls], xlabel='epoch', ylabel='rmse', xlim=[1, num_epochs], legend=['train', 'valid'], yscale='log') 帮我写个注释

# 设置超参数
num_epochs, learning_rate, weight_decay, batch_size = 100, 0.01, 0, 64

# 将训练数据划分为训练集和验证集
x_train, x_valid, y_train, y_valid = train_test_split(train_features, train_labels, test_size = 0.2,random_state=66)

# 创建线性回归模型
model = linreg

# 训练模型并返回训练过程中的损失和参数
train_ls, valid_ls, theta = train(model, x_train, y_train, x_valid, y_valid, num_epochs, learning_rate, weight_decay, batch_size)

# 输出训练集和验证集的最终log rmse
print(f'训练log rmse: {float(train_ls[-1]):f}, 'f'验证log rmse: {float(valid_ls[-1]):f}')

# 绘制训练集和验证集的损失随epoch变化的曲线图
plot(list(range(1, num_epochs + 1)), [train_ls, valid_ls],
xlabel='epoch', ylabel='rmse', xlim=[1, num_epochs],
legend=['train', 'valid'], yscale='log')