plt.plot(depths, r2_scores,marker='o')

这是一行 Python 代码，使用 Matplotlib 库中的 plot 函数，将 depths 和 r2_scores 两个列表中的数据绘制成散点图，并使用圆形标记表示每个数据点。其中 depths 和 r2_scores 分别代表深度和对应的 R2 分数。该代码可能用于可视化模型在不同深度下的表现情况。

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alphas=np.logspace(-2,2,50) test_scores1=[] test_scores2=[] for alpha in alphas: clf=ridge(alpha) scores1=np.sqrt(cross_val_score(clf,train_X,train_y,cv=5)) scores2=np.sqrt(cross_val_score(clf,train_X,train_y,cv=10)) test_scores1.append(1-np.mean(scores1)) test_scores2.append(1-np.mean(scores2)) #从图中找出正则化参数alpha为时，误差最小 plt.plot(alphas,test_scores1,color='red') plt.plot(alphas,test_scores1,color='green')

这段代码看起来是用于进行岭回归的交叉验证，并绘制不同正则化参数 alpha 对应的测试误差。其中，`alphas=np.logspace(-2,2,50)` 生成了 50 个等比数列的正则化参数 alpha，接着使用循环遍历每个 alpha 值，对应地训练并使用交叉验证计算模型在训练数据上的误差，最后将误差结果保存到 `test_scores1` 和 `test_scores2` 列表中。

最后，使用 `plt.plot(alphas,test_scores1,color='red')` 和 `plt.plot(alphas,test_scores1,color='green')` 分别绘制了 alpha 值与测试误差的关系图，其中 `color='red'` 和 `color='green'` 指定了绘制颜色为红色和绿色。需要注意的是，这两个 `plot()` 函数的第二个参数都应该是 `test_scores2`，而不是 `test_scores1`，因为第一个 `plot()` 函数已经使用了 `test_scores1`。

markers = {'train': 'o', 'test': 's'} x = np.arange(max) print("训练",trainer.train_acc_list) print("测试",trainer.test_acc_list) plt.plot(x, trainer.train_acc_list, marker='o', label='train', markevery=2) plt.plot(x, trainer.test_acc_list, marker='s', label='test', markevery=2) plt.xlabel("epochs") plt.ylabel("accuracy") plt.ylim(0, 1.0) plt.legend(loc='lower right') plt.show()

这段代码是用来绘制训练过程中的训练集和测试集的准确率变化曲线，其中：

- markers 是一个字典，用来指定训练集和测试集的点的形状；
- x 是一个等差数列，用来表示 epoch 数组；
- trainer.train_acc_list 和 trainer.test_acc_list 分别是训练集和测试集在每个 epoch 上的准确率数组；
- plt.plot 函数用来绘制折线图，其中 marker 参数用来指定点的形状，label 参数用来指定标签；
- plt.xlabel 和 plt.ylabel 分别用来指定 x 轴和 y 轴的标签；
- plt.ylim 用来指定 y 轴的上下限；
- plt.legend 用来显示图例，其中 loc 参数用来指定图例的位置；
- plt.show 用来显示绘制的图形。