怎么画出cross validation error 与岭回归的λ的图像

要画出cross validation error与岭回归的λ的图像，需要进行以下步骤：

1. 定义岭回归的模型。

2. 选择一组合适的λ值，生成一系列不同的岭回归模型。

3. 对于每个λ值，使用交叉验证方法来计算其对应的平均交叉验证误差。

4. 将λ值与其对应的平均交叉验证误差绘制在坐标系中，得到一条λ-误差曲线。

下面是具体的实现步骤：

1. 定义岭回归模型

假设我们有一个训练集(X_train, y_train)，我们可以使用sklearn库中的Ridge类来定义岭回归模型。代码如下：

from sklearn.linear_model import Ridge

ridge_model = Ridge()

2. 选择一组合适的λ值

我们可以使用numpy库中的logspace函数来生成一组等比数列，作为λ的取值范围。代码如下：

import numpy as np

n_alphas = 200
alphas = np.logspace(-10, 2, n_alphas)

这里我们生成了200个等比数值，从10的-10次方到10的2次方，用于作为岭回归的λ值。

3. 计算平均交叉验证误差

我们可以使用sklearn库中的cross_val_score函数来计算每个λ值下的平均交叉验证误差。代码如下：

from sklearn.model_selection import cross_val_score

cv_error = []
for alpha in alphas:
    ridge_model.set_params(alpha=alpha)
    scores = cross_val_score(ridge_model, X_train, y_train, cv=10, scoring='neg_mean_squared_error')
    cv_error.append(np.mean(np.sqrt(-scores)))

这里我们使用10折交叉验证来计算平均交叉验证误差，并且使用均方根误差(RMSE)作为评估指标。

4. 绘制λ-误差曲线

最后，我们可以使用matplotlib库来绘制λ-误差曲线。代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(alphas, cv_error)
plt.xlabel('λ')
plt.ylabel('平均交叉验证误差')
plt.title('岭回归正则化参数与交叉验证误差关系图')
plt.show()

这里我们使用plt.plot函数来绘制λ-误差曲线，使用plt.xlabel和plt.ylabel函数来设置坐标轴标签，使用plt.title函数来设置图像标题。最后使用plt.show函数来显示图像。