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。

相关问题

from sklearn.linear_model import Ridge ridge = Ridge(alpha=1.0) ridge.fit(X_train[features_without_ones],y_train) w_ridge = [] w_ridge.extend(ridge.coef_) w_ridge.append(ridge.intercept_) w1["ridge_sklearn_w"] = w_ridge w1.round(decimals=2)

这段代码使用了scikit-learn库中的Ridge回归模型来拟合特征矩阵X_train和目标变量y_train，并将得到的系数和截距存储在列表w_ridge中。最后，将系数和截距放入字典w1中，键为"ridge_sklearn_w"。函数round(decimals=2)是将结果四舍五入到小数点后两位。Ridge回归是一种线性回归模型，其中加入了L2正则化项，可以用来处理多重共线性问题。

np.random.seed(42) q=np.array(X1[:2928]) w=np.array(x2[:2928]) e=np.array(x3[:2928]) r=np.array(x4[:2928]) t=np.array(x5[:2928]) p=np.array(x6[:2928]) u=np.array(x7[:2928]) eps=np.random.normal(0,0.05,152) X=np.c_[q,w,e,r,t,p,u] beta=[0.1,0.15,0.2,0.5,0.33,0.45,0.6] y=np.dot(X,beta) ''' X_model=sm.add_constant(X) model=sm.OLS(y,X_model) results=model.fit() print(results.summary()) ''' X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) alpha = 0.1 # 设置岭回归的惩罚参数 ridge = Ridge(alpha=alpha) ridge.fit(X_train, y_train) y_pred = ridge.predict(X_test) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print('MSE:', mse)这个代码可以求出多元线性回归方程的参数嘛？

这段代码实现了岭回归（Ridge Regression）的功能，而不是多元线性回归（Multiple Linear Regression）。岭回归是一种常用的正则化方法，用于解决多重共线性（Multicollinearity）问题，它通过加入一个惩罚项来控制模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。在这段代码中，首先生成了一些数据（变量q、w、e、r、t、p、u），然后将它们组合成一个矩阵X，再给出了一个向量beta作为真实值，通过矩阵乘法计算出响应变量y。接下来，将数据划分为训练集和测试集，然后使用岭回归对训练数据进行拟合，最后计算出测试集上的均方误差（MSE）。所以这段代码并没有直接求出多元线性回归方程的参数，而是使用岭回归拟合数据并计算误差。如果要使用最小二乘法（Ordinary Least Squares）求解多元线性回归参数，可以使用statsmodels库中的OLS()函数。