alphas=np.logspace(-2,2,50) test_scores1=[] test_scores2=[] for alpha in alphas: clf=ridge(alpha) scores1=np.sqrt(cross_val_score(clf,train_X,train_y,cv=5)) scores2=np.sqrt(cross_val_score(clf,train_X,train_y,cv=10)) test_scores1.append(1-np.mean(scores1)) test_scores2.append(1-np.mean(scores2)) #从图中找出正则化参数alpha为时，误差最小 plt.plot(alphas,test_scores1,color='red') plt.plot(alphas,test_scores1,color='green')

这段代码看起来是用于进行岭回归的交叉验证，并绘制不同正则化参数 alpha 对应的测试误差。其中，`alphas=np.logspace(-2,2,50)` 生成了 50 个等比数列的正则化参数 alpha，接着使用循环遍历每个 alpha 值，对应地训练并使用交叉验证计算模型在训练数据上的误差，最后将误差结果保存到 `test_scores1` 和 `test_scores2` 列表中。

最后，使用 `plt.plot(alphas,test_scores1,color='red')` 和 `plt.plot(alphas,test_scores1,color='green')` 分别绘制了 alpha 值与测试误差的关系图，其中 `color='red'` 和 `color='green'` 指定了绘制颜色为红色和绿色。需要注意的是，这两个 `plot()` 函数的第二个参数都应该是 `test_scores2`，而不是 `test_scores1`，因为第一个 `plot()` 函数已经使用了 `test_scores1`。

相关问题

alphas = np.logspace(-10,10,20) coef = pd.DataFrame() for alpha in alphas: ridge_clf = Ridge(alpha=alpha) ridge_clf.fit(X_train[features_without_ones],y_train) df = pd.DataFrame([ridge_clf.coef_],columns=X_train[features_without_ones].columns) df['alpha']=alpha coef = pd.concat([coef, df], ignore_index=True) coef.round(decimals=2) alphas = np.logspace(-10,10,20) coef = pd.DataFrame() for alpha in alphas: ridge_clf = Ridge(alpha=alpha) ridge_clf.fit(X_train[features_without_ones],y_train) df = pd.DataFrame([ridge_clf.coef_],columns=X_train[features_without_ones].columns) df['alpha']=alpha coef = pd.concat([coef, df], ignore_index=True) coef.round(decimals=2)

这段代码是在利用岭回归（Ridge Regression）来进行特征选择。其中，np.logspace(-10,10,20)是在生成20个对数尺度的alpha值，ridge_clf = Ridge(alpha=alpha)是定义岭回归模型，ridge_clf.fit(X_train[features_without_ones],y_train)是利用训练集进行模型训练，df = pd.DataFrame([ridge_clf.coef_],columns=X_train[features_without_ones].columns)是将岭回归模型的系数转换为数据框格式，df['alpha']=alpha是为每个alpha值添加一列，coef = pd.concat([coef, df], ignore_index=True)是将所有alpha值对应的系数数据框进行合并，最后用coef.round(decimals=2)将结果保留两位小数。

# Ridge trace analysis alphas = np.logspace(-10,10,20) coef = pd.DataFrame() for alpha in alphas: ridge_clf = Ridge(alpha=alpha) ridge_clf.fit(X_train[features_without_ones],y_train) df = pd.DataFrame([ridge_clf.coef_],columns=X_train[features_without_ones].columns) df['alpha']=alpha coef = coef.append(df,ignore_index=True) coef.round(decimals=2)

这段代码演示了 Ridge trace analysis 的过程，使用了 Ridge 回归模型，对不同的 alpha 值进行拟合并记录相应的系数。具体过程如下：

1. 首先定义了一组 alpha 值，使用 np.logspace() 函数生成了一个长度为 20 的 np.ndarray，其中 alpha 的取值范围在 1e-10 到 1e10 之间，以对数等比的方式进行分布。

2. 然后创建了一个空的 DataFrame coef，用于存储每个 alpha 对应的模型系数。

3. 对于每个 alpha 值，创建了一个 Ridge 回归模型，并使用 fit() 方法对训练集进行拟合。

4. 创建了一个 DataFrame df，用于存储当前模型的系数。其中，列名为 X_train[features_without_ones] 的列名，即特征名称；行名为 0，即只有一行；每个元素为当前模型系数。

5. 将 alpha 值添加到 df 的最后一列，列名为 alpha。

6. 将 df 添加到 coef 中，使用 append() 方法，并将 ignore_index 参数设置为 True，以保证添加的行的索引是唯一的。

7. 最后，对 coef 中的所有元素保留两位小数，使用 round() 方法实现。

此代码的目的是为了探究不同 alpha 值对 Ridge 回归模型的影响，以便在模型选择时确定最优的 alpha 值。