model = 'Ridge' opt_models[model] = Ridge() alph_range = np.arange(0.25,6,0.25) param_grid = {'alpha': alph_range} opt_models[model],cv_score,grid_results = train_model(opt_models[model], param_grid=param_grid, splits=splits, repeats=repeats) cv_score.name = model score_models = score_models.append(cv_score) plt.figure() plt.errorbar(alph_range, abs(grid_results['mean_test_score']), abs(grid_results['std_test_score'])/np.sqrt(splits*repeats)) plt.xlabel('alpha') plt.ylabel('score')

这段代码看起来是在进行模型的训练和评估，使用的是 Ridge 回归模型。首先定义了一个字典 opt_models，将 Ridge 对象存储到该字典中。然后使用 numpy 库中的 arange 函数生成一组 alpha 参数，用于对 Ridge 模型进行调参。接着，使用 train_model 函数对 Ridge 模型进行训练和评估，传入的参数包括 Ridge 模型、调参范围、交叉验证的划分方式等。train_model 函数返回了训练好的 Ridge 模型、交叉验证的得分以及所有参数组合的评估结果。将交叉验证得分存储在名为 cv_score 的对象中，并将其添加到名为 score_models 的 DataFrame 中。最后，使用 matplotlib 库绘制调参过程中得分和 alpha 参数的关系图。