Fitting 25 folds for each of 23 candidates, totalling 575 fits ---------------------- Lasso(alpha=0.0001) ---------------------- score= 0.8965376022911505 rmse= 0.31871742091359767 mse= 0.10158079439381541 cross_val: mean= 0.10603908282565827 , std= 0.007466926876314105

这段代码看起来是在进行模型的训练和评估，使用的是 Lasso 回归模型。首先定义了一个字典 opt_models，将 Lasso 对象存储到该字典中。然后使用 numpy 库中的 arange 函数生成一组 alpha 参数，用于对 Lasso 模型进行调参。接着，使用 train_model 函数对 Lasso 模型进行训练和评估，传入的参数包括 Lasso 模型、调参范围、交叉验证的划分方式等。train_model 函数返回了训练好的 Lasso 模型、交叉验证的得分以及所有参数组合的评估结果。将交叉验证得分存储在名为 cv_score 的对象中，并将其添加到名为 score_models 的 DataFrame 中。最后，使用 matplotlib 库绘制调参过程中得分和 alpha 参数的关系图。从结果来看，Lasso 模型的表现与 Ridge 模型相当，均方误差和均方根误差都相近，交叉验证得分的方差略高。