解释代码num_folds = 10 seed = 7 scoring = 'r2' # 调参改进算法 - KNN scaler = StandardScaler().fit(X_train) rescaledX = scaler.transform(X_train) param_grid = {'n_estimators': [1,2, 3,4, 5,6, 7,8, 9,10 ,11,12, 13,14, 15,16, 17,18, 19,20, 21]} model = ExtraTreesRegressor() kfold = KFold(n_splits=num_folds, random_state=seed,shuffle=True) grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, scoring=scoring, cv=kfold) grid_result = grid.fit(X=rescaledX, y=Y_train) print('最优：%s 使用%s' % (grid_result.best_score_, grid_result.best_params_)) cv_results = zip(grid_result.cv_results_['mean_test_score'], grid_result.cv_results_['std_test_score'], grid_result.cv_results_['params']) for mean, std, param in cv_results: print('%f (%f) with %r' % (mean, std, param))

这段代码是一个调参的过程，使用了K折交叉验证和网格搜索算法来寻找ExtraTreesRegressor模型中n_estimators参数的最佳取值。具体来说，代码中的参数含义为：

- num_folds：K折交叉验证中的K值，即将数据集分成K份进行交叉验证。
- seed：随机数种子，用于控制每次交叉验证的结果一致。
- scoring：模型评估指标，这里使用的是R2，即决定系数。
- scaler：数据标准化方法，这里使用的是StandardScaler，将数据转化为均值为0，方差为1的标准正态分布。
- param_grid：要搜索的参数值，这里是n_estimators的取值范围。
- model：所使用的模型，这里是ExtraTreesRegressor。
- kfold：K折交叉验证生成器。
- grid：网格搜索算法对象。
- grid_result：网格搜索算法的结果对象，包括最优的参数及其对应的评分结果。

最后，代码会输出最优的评分结果及其对应的参数取值，并打印出所有参数组合的评分结果。

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解释代码num_folds = 10 seed = 7 scoring = 'r2' # 评估算法 - baseline models = {} models['LR'] = LinearRegression() models['LASSO'] = Lasso() models['EN'] = ElasticNet() models['KNN'] = KNeighborsRegressor() models['CART'] = DecisionTreeRegressor() models['SVM'] = SVR() models['BR']=linear_model.BayesianRidge() models['RFR']=RandomForestRegressor() models['ETR']=ExtraTreesRegressor() # 评估算法 results = [] for key in models: kfold = KFold(n_splits=num_folds, random_state=seed,shuffle=True) cv_result = cross_val_score(models[key], X_train, Y_train, cv=kfold, scoring=scoring) results.append(cv_result) print('%s: %f (%f)' % (key, cv_result.mean(), cv_result.std())) #评估算法 - 箱线图 fig = pyplot.figure() fig.suptitle('Algorithm Comparison') ax = fig.add_subplot(111) pyplot.boxplot(results) ax.set_xticklabels(models.keys()) pyplot.show()

这段代码是一个机器学习模型的评估和比较代码。首先，定义了一些参数：num_folds表示将数据集分成几个部分进行交叉验证，seed表示随机数种子，scoring表示评估算法的方法，这里使用的是r2评分。接着，定义了几个基准模型，包括线性回归、LASSO、弹性网络、KNN、决策树、支持向量机、贝叶斯回归、随机森林和ExtraTreesRegressor。然后，使用交叉验证来评估这些模型在训练集上的表现，并将结果存储在results列表中。最后，使用箱线图将这些结果进行可视化比较。

优化代码# 调参改进算法 - SVM ('C'为SVM算法的超参数) scaler = StandardScaler().fit(X_train) rescaledX = scaler.transform(X_train).astype(float) param_grid = {} param_grid['C'] = [0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9, 1.0, 1.3, 1.5, 1.7, 2.0] param_grid['kernel'] = ['linear', 'poly', 'rbf', 'sigmoid'] model = SVC() kfold = KFold(n_splits=num_folds, random_state=seed) grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, scoring=scoring, cv=kfold) grid_result = grid.fit(X=rescaledX, y=Y_train) print('最优：%s 使用%s' % (grid_result.best_score_, grid_result.best_params_)) cv_results = zip(grid_result.cv_results_['mean_test_score'], grid_result.cv_results_['std_test_score'], grid_result.cv_results_['params']) for mean, std, param in cv_results: print('%f (%f) with %r' % (mean, std, param))

这是一个使用网格搜索调参并进行模型优化的代码示例，可以进一步改进的地方包括：

1. 超参数的搜索范围：可以尝试更广阔的超参数搜索范围，以找到更优的超参数组合。可以使用随机搜索等方法来更全面地搜索。

2. 特征工程：可以进行更加全面和深入的特征工程，以提高模型的泛化能力和准确度。例如，可以使用特征选择、降维等方法来提取最重要的特征。

3. 模型选择：可以尝试使用其他机器学习算法，例如决策树、随机森林、神经网络等，以找到最优的模型。

4. 模型集成：可以尝试使用模型集成方法，例如Bagging、Boosting等，以提高模型的性能。

5. 数据增强：可以使用数据增强方法来扩充训练集，以提高模型的泛化能力。例如，可以使用数据增强方法来生成更多的训练数据，以减少过拟合的风险。

6. 模型评估：可以使用更加全面和准确的模型评估方法，例如交叉验证、自助法等，以准确评估模型的性能。