def color_map(ax2, lamx, lamy, lamplot, model_BT, model_weights, Psi_model, cmaplist, terms, label): predictions = np.zeros([lamx.shape[0], terms]) cmap_r = list(reversed(cmaplist)) for i in range(len(model_weights)-1): model_plot = GetZeroList(model_weights) model_plot[i] = model_weights[i] model_plot[-1][i] = model_weights[-1][i] # print(model_plot) Psi_model.set_weights(model_plot) lower = np.sum(predictions,axis=1) if label == 'x': upper = lower + model_BT.predict([lamx, lamy])[0][:].flatten() predictions[:,i] = model_BT.predict([lamx, lamy])[0][:].flatten() else: upper = lower + model_BT.predict([lamx, lamy])[1][:].flatten() predictions[:,i] = model_BT.predict([lamx, lamy])[1][:].flatten() im = ax2.fill_between(lamplot[:], lower.flatten(), upper.flatten(), zorder=i+1, alpha=1.0, color=cmap_r[i])

这段代码的作用是为给定的坐标轴上绘制一个颜色映射。它使用一些输入参数来计算预测值和权重，并将颜色标记映射到每个预测值上。其中`ax2`是要绘制的坐标轴，`lamx`和`lamy`是坐标轴上的网格点，`lamplot`是要绘制的区域，`model_BT`是一个模型对象，`model_weights`是一个包含模型权重的列表，`Psi_model`是一个神经网络对象，`cmaplist`是一个颜色映射列表，`terms`是预测值的数量，`label`是标签（'x' 或 'y'）。该函数返回填充的区域。

相关问题

plot_cv_coop = function(object, title=NULL, lamx=NULL, lamz=NULL){ plot(x=log(object$lambda),y=object$cvm,ylim=range(object$cvup,object$cvlo), xlab=expression(Log(lambda)),ylab="MSE", type="p", pch=20, main=title, cex.axis=1, cex.main=0.9) segments(log(object$lambda), object$cvup, log(object$lambda), object$cvlow, col="grey") axis(side=3,at=log(object$lambda),labels=paste(object$support), tick=FALSE,line=0,cex.axis=0.5) abline(v=log(object$lambda.min),lty=3, col="deepskyblue3", lwd=1.2) abline(v=log(object$lambda.1se),lty=3, col="darkgreen", lwd=1.2) mtext(paste("lamx:",lamx," ","lamz:",lamz), side=1, las=1,cex=0.6) }这是r语言代码，这段代码什么意思

这是一个绘制交叉验证结果的函数。函数的输入参数包括选择的模型对象（object）、标题（title）、lambda值（lamx和lamz），其中lamx和lamz是用来控制模型中不同部分的正则化参数。函数的输出结果是一个交叉验证的MSE（均方误差）折线图。在图中，横轴表示log(lambda)，纵轴表示MSE。灰色的线段表示交叉验证的上下限，深蓝色和深绿色的虚线分别表示选择模型的最小lambda值和1se标准下的lambda值。同时，在图的下方，使用mtext函数添加了lamx和lamz的值。