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))
])