train_loss_mean = -np.mean(train_scores, axis=1)这个不对吧

这个看上去的确有点奇怪，因为通常来说损失值应该是越小越好，但是这里的负数符号可能是出于历史原因或者特定的应用场景而设定的。

一种可能的解释是，如果使用了某些优化算法（如梯度下降），那么损失值的计算可能是通过最小化成本函数来实现的。在这种情况下，最小化成本函数等价于最大化训练分数，因此训练分数的负数被用作损失值。

另外，如果训练分数的范围是负无穷到正无穷，那么取负数可以将范围变为正数，使得统计指标更加直观易懂。不过这只是一种猜测，具体还需要参考具体的代码实现和文档说明。

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rain_sizes,train_loss,test_loss=learning_curve()想要获得train_loss,test_loss，在这个函数里的scoring属性设置什么

在sklearn中的learning_curve()函数中，scoring参数用于指定模型评估的指标，但其默认值是None。由于我们想要获得train_loss和test_loss，我们需要将scoring参数设置为'mean_squared_error'或'r2'，这取决于你想要使用什么评估指标。设置为'mean_squared_error'时，函数将返回训练和测试集上的均方误差；设置为'r2'时，函数将返回训练和测试集上的R方值。例如：

from sklearn.model_selection import learning_curve
from sklearn.linear_model import LinearRegression

train_sizes, train_scores, test_scores = learning_curve(
    LinearRegression(), X, y, scoring='mean_squared_error')
train_loss = -np.mean(train_scores, axis=1)
test_loss = -np.mean(test_scores, axis=1)

或者

train_sizes, train_scores, test_scores = learning_curve(
    LinearRegression(), X, y, scoring='r2')
train_loss = np.mean(train_scores, axis=1)
test_loss = np.mean(test_scores, axis=1)

x_train = train.drop(['id','label'], axis=1) y_train = train['label'] x_test=test.drop(['id'], axis=1) def abs_sum(y_pre,y_tru): y_pre=np.array(y_pre) y_tru=np.array(y_tru) loss=sum(sum(abs(y_pre-y_tru))) return loss def cv_model(clf, train_x, train_y, test_x, clf_name): folds = 5 seed = 2021 kf = KFold(n_splits=folds, shuffle=True, random_state=seed) test = np.zeros((test_x.shape[0],4)) cv_scores = [] onehot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) for i, (train_index, valid_index) in enumerate(kf.split(train_x, train_y)): print('************************************ {} ************************************'.format(str(i+1))) trn_x, trn_y, val_x, val_y = train_x.iloc[train_index], train_y[train_index], train_x.iloc[valid_index], train_y[valid_index] if clf_name == "lgb": train_matrix = clf.Dataset(trn_x, label=trn_y) valid_matrix = clf.Dataset(val_x, label=val_y) params = { 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'multiclass', 'num_class': 4, 'num_leaves': 2 ** 5, 'feature_fraction': 0.8, 'bagging_fraction': 0.8, 'bagging_freq': 4, 'learning_rate': 0.1, 'seed': seed, 'nthread': 28, 'n_jobs':24, 'verbose': -1, } model = clf.train(params, train_set=train_matrix, valid_sets=valid_matrix, num_boost_round=2000, verbose_eval=100, early_stopping_rounds=200) val_pred = model.predict(val_x, num_iteration=model.best_iteration) test_pred = model.predict(test_x, num_iteration=model.best_iteration) val_y=np.array(val_y).reshape(-1, 1) val_y = onehot_encoder.fit_transform(val_y) print('预测的概率矩阵为：') print(test_pred) test += test_pred score=abs_sum(val_y, val_pred) cv_scores.append(score) print(cv_scores) print("%s_scotrainre_list:" % clf_name, cv_scores) print("%s_score_mean:" % clf_name, np.mean(cv_scores)) print("%s_score_std:" % clf_name, np.std(cv_scores)) test=test/kf.n_splits return test def lgb_model(x_train, y_train, x_test): lgb_test = cv_model(lgb, x_train, y_train, x_test, "lgb") return lgb_test lgb_test = lgb_model(x_train, y_train, x_test) 这段代码运用了什么学习模型

这段代码运用了LightGBM模型（lgb）进行多分类任务的学习和预测。其中，使用了K折交叉验证（KFold）来划分训练集和验证集，避免过拟合和欠拟合。在训练过程中，使用了绝对误差和（abs_sum）作为损失函数。在LightGBM模型的参数设置上，使用了gbdt算法进行梯度提升决策树，num_class参数设置为4，表示有4个类别；num_leaves参数设置为2的5次方，表示叶节点的数量；feature_fraction和bagging_fraction是特征和样本的子抽样比例；learning_rate是学习率；early_stopping_rounds设置为200，表示在验证集上连续200次迭代中没有提高时，停止训练；n_jobs和nthread是并行训练的参数。最终，返回了测试集上的预测结果（lgb_test）。