import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # draft # Display Chinese and sign plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei','Time New Roman'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False plt.rcParams['figure.dpi']=300# resolution ratio plt.figure(figsize=(9,6)) coef['alpha']=coef['alpha'] for feature in X_train.columns[:-1]: plt.plot('alpha',feature,data=coef) ax=plt.gca() ax.set_xscale('log') plt.legend(loc='upper right') plt.xlabel(r'$\alpha$',fontsize=15) plt.ylabel('coefficient',fontsize=15)

这段代码的主要作用是画出 Lasso 回归模型在不同 alpha 值下各个特征的系数变化情况。其中：

- 第一行导入了 matplotlib.pyplot 库，并设置在 Jupyter Notebook 中显示图形；
- 第二行设置中文字体和符号的显示，第三行设置图形分辨率；
- 第四行创建一个大小为 9x6 的画布；
- 第五行开始一个 for 循环，循环遍历 X_train 数据集中的所有特征，除了最后一个标签列；
- 第六行用 plt.plot 函数画出 alpha 和当前特征的系数之间的关系，其中 coef 是存储 Lasso 模型系数的 DataFrame；
- 第七行获取当前画布的坐标轴对象 ax；
- 第八行设置 x 轴的刻度为对数刻度；
- 第九行添加图例；
- 第十行设置 x 轴标签；
- 第十一行设置 y 轴标签。

需要注意的是，由于代码中使用了中文和数学符号，所以需要确保你的环境中已经安装了中文字体和支持数学符号的库。