X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=10, noise=2, random_state=4) 有数据代码应该怎么修改

`make_regression` 函数是 `scikit-learn` 库中用于生成回归数据集的函数。这个函数可以创建多个线性回归问题的样本数据集，适用于测试线性回归算法。函数的参数含义如下：

- `n_samples`：要生成样本的数量。
- `n_features`：每个样本的特征数量。
- `noise`：添加到输出的高斯噪声的标准差量。
- `random_state`：用于控制随机数生成器的种子。

如果你想要修改这个数据代码，你需要根据你的需求来调整这些参数。例如，如果你想生成更多样本，可以增加 `n_samples` 的值；如果你想增加特征的数量，可以增加 `n_features` 的值；如果你想减少添加到输出的噪声，可以减少 `noise` 参数的值。

下面给出一个修改后的代码示例，假设我们想要生成200个样本，每个样本有20个特征，并且噪声标准差为1.5：

from sklearn.datasets import make_regression

# 修改后的代码
X, y = make_regression(n_samples=200, n_features=20, noise=1.5, random_state=4)

请根据你的具体需求修改参数，以生成所需的数据集。