lambdas = np.arange(0, 10.1, 0.4) pipeline = Pipeline([ ('polynomial_features', PolynomialFeatures(degree=5)), ('ridge_regression', c.SGDLinearRegressor(batch_size=20, eta=0.01, tau_max=1000, epsilon=0.00001, random_state=42)) ])给这段代码加注释

以下是对这段代码的注释：

import numpy as np
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
import custom_module as c  # 自定义模块

# 生成一个从 0 到 10（不含 10），步长为 0.4 的数组，作为 lambda 值
lambdas = np.arange(0, 10.1, 0.4)

# 定义一个 Pipeline，它包含两个步骤：
# 1. 对输入特征进行多项式扩展（degree=5）
# 2. 使用自定义模块 c 中的 SGDLinearRegressor 进行线性回归（batch_size=20, eta=0.01, tau_max=1000, epsilon=0.00001, random_state=42）
pipeline = Pipeline([
    ('polynomial_features', PolynomialFeatures(degree=5)),
    ('ridge_regression', c.SGDLinearRegressor(batch_size=20, eta=0.01, tau_max=1000, epsilon=0.00001, random_state=42))
])

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train_errors = [] test_errors = [] for lambda_val in lambdas: pipeline = Pipeline([ ('polynomial_features', PolynomialFeatures(degree=5)), ('ridge_regression', c.SGDLinearRegressor(batch_size=20, eta=0.01, tau_max=1000, epsilon=0.00001, lambda_=lambda_val, random_state=42))]) train_mse = 0 test_mse = 0 for i in range(10): X_train, y_train = c.generate_data(20) X_test, y_test = c.generate_data(1000) pipeline.fit(X_train.reshape(-1, 1), y_train) y_train_pred = pipeline.predict(X_train.reshape(-1, 1)) y_test_pred = pipeline.predict(X_test.reshape(-1, 1)) train_mse += mean_squared_error(y_train, y_train_pred) test_mse += mean_squared_error(y_test, y_test_pred) train_errors.append(train_mse / 10) test_errors.append(test_mse / 10)给这段代码加注释

下面是加了注释的代码：

# 定义两个空列表，用于存储不同正则化参数下的训练误差和测试误差
train_errors = [] 
test_errors = [] 

# 遍历一系列正则化参数值
for lambda_val in lambdas: 
    
    # 定义管道对象，包含多项式特征转换和SGD线性回归模型
    pipeline = Pipeline([
        ('polynomial_features', PolynomialFeatures(degree=5)), 
        ('ridge_regression', c.SGDLinearRegressor(batch_size=20, eta=0.01, tau_max=1000, 
                                                   epsilon=0.00001, lambda_=lambda_val, random_state=42))
    ]) 
    
    # 定义训练误差和测试误差
    train_mse = 0 
    test_mse = 0 
    
    # 对每个正则化参数值进行10次训练和测试
    for i in range(10): 
        
        # 生成20个训练样本和对应标签，1000个测试样本和对应标签
        X_train, y_train = c.generate_data(20) 
        X_test, y_test = c.generate_data(1000) 
        
        # 在训练集上拟合模型
        pipeline.fit(X_train.reshape(-1, 1), y_train) 
        
        # 在训练集和测试集上进行预测
        y_train_pred = pipeline.predict(X_train.reshape(-1, 1)) 
        y_test_pred = pipeline.predict(X_test.reshape(-1, 1)) 
        
        # 计算并累加训练误差和测试误差
        train_mse += mean_squared_error(y_train, y_train_pred) 
        test_mse += mean_squared_error(y_test, y_test_pred) 
        
    # 将每个正则化参数值下的训练误差和测试误差除以10，并存储到对应的列表中
    train_errors.append(train_mse / 10) 
    test_errors.append(test_mse / 10)

注释中解释了代码的每个部分的作用和功能，包括定义列表、遍历正则化参数、定义管道对象、生成数据、拟合模型、预测，以及计算训练误差和测试误差。通过注释，可以更加清晰地理解代码的功能和执行流程。

Lambdas = np.logspace(-3,3,100) #设置交叉验证的参数 Lasso_cv7 = LassoCV(alphas = Lambdas, normalize = True, cv = 10, max_iter = 10000) Lasso_cv7.fit(X_train, y_train) #最佳alpha print(Lasso_cv7.alpha_)

这段代码用于进行Lasso回归的参数调优，其中：

- `np.logspace(-3,3,100)` 用于生成100个在10的负三次方到10的三次方之间对数均匀分布的数值，作为Lasso回归中参数alpha的备选取值。
- `LassoCV(alphas = Lambdas, normalize = True, cv = 10, max_iter = 10000)` 则是用于进行交叉验证的Lasso回归模型的初始化，其中`alphas`参数即为备选的alpha值，`normalize`表示是否对特征进行标准化，`cv`表示交叉验证的折数，`max_iter`表示Lasso回归的最大迭代次数。
- `Lasso_cv7.fit(X_train, y_train)` 则是用于训练模型，其中`X_train`和`y_train`表示训练集的特征和标签。
- `print(Lasso_cv7.alpha_)` 则是输出模型训练完后得到的最佳alpha值。