#scaling data x_train_scaled = scaler.fit_transform(x_train1) x_train1= pd.DataFrame(x_train_scaled) x_valid_scaled = scaler.fit_transform(x_valid1) x_valid1 = pd.DataFrame(x_valid_scaled) #using gridsearch to find the best parameter params = {'n_neighbors':[2,3,4,5,6,7,8,9]} knn = neighbors.KNeighborsRegressor() model = GridSearchCV(knn, params, cv=5) #fit the model and make predictions model.fit(x_train1,y_train1) preds = model.predict(x_valid1)解释每行代码用途

1. `x_train_scaled = scaler.fit_transform(x_train1)` - 对训练集数据进行归一化处理，将数据特征缩放到指定范围内。
2. `x_train1= pd.DataFrame(x_train_scaled)` - 将归一化后的训练集数据转换成 pandas DataFrame 格式，以便后续处理。
3. `x_valid_scaled = scaler.fit_transform(x_valid1)` - 对验证集数据进行归一化处理，将数据特征缩放到指定范围内。
4. `x_valid1 = pd.DataFrame(x_valid_scaled)` - 将归一化后的验证集数据转换成 pandas DataFrame 格式，以便后续处理。
5. `params = {'n_neighbors':[2,3,4,5,6,7,8,9]}` - 定义超参数列表，用于在 KNN 模型中搜索最佳参数。
6. `knn = neighbors.KNeighborsRegressor()` - 创建 KNN 回归模型对象。
7. `model = GridSearchCV(knn, params, cv=5)` - 创建 GridSearchCV 对象，用于在指定参数范围内搜索最佳参数，并使用 5 折交叉验证法。
8. `model.fit(x_train1,y_train1)` - 在训练集上拟合模型，并搜索最佳参数。
9. `preds = model.predict(x_valid1)` - 使用搜索到的最佳参数，在验证集上进行预测，并将结果保存在 preds 变量中。