x, y = make_regression(n_samples=666, n_features = 1, noise=30, random_state=0)

As an AI language model, I don't have the ability to execute code directly. However, I can explain what this line of code does.
This line of code uses the make_regression function from the sklearn.datasets module to generate a dataset with 666 samples and 1 feature. The noise parameter specifies the amount of random noise to add to the data, and the random_state parameter sets the seed for the random number generator, ensuring that the same dataset is generated each time the code is run.
The resulting dataset is returned as two arrays, x and y, where x contains the input features and y contains the corresponding output values.

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X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=10, noise=2, random_state=4) 有数据代码应该怎么修改

make_regression 函数是 scikit-learn 库中用于生成回归数据集的函数。这个函数可以创建多个线性回归问题的样本数据集，适用于测试线性回归算法。函数的参数含义如下：

n_samples：要生成样本的数量。
n_features：每个样本的特征数量。
noise：添加到输出的高斯噪声的标准差量。
random_state：用于控制随机数生成器的种子。

如果你想要修改这个数据代码，你需要根据你的需求来调整这些参数。例如，如果你想生成更多样本，可以增加 n_samples 的值；如果你想增加特征的数量，可以增加 n_features 的值；如果你想减少添加到输出的噪声，可以减少 noise 参数的值。
下面给出一个修改后的代码示例，假设我们想要生成200个样本，每个样本有20个特征，并且噪声标准差为1.5：
from sklearn.datasets import make_regression

# 修改后的代码
X, y = make_regression(n_samples=200, n_features=20, noise=1.5, random_state=4)

请根据你的具体需求修改参数，以生成所需的数据集。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_moons from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures # 生成非线性数据集 X, y = make_moons(n_samples=100, noise=0.15, random_state=42) # 进行多项式特征转换 poly = PolynomialFeatures(degree=20) X_poly = poly.fit_transform(X) # 训练LogisticRegression模型 clf = LogisticRegression() clf.fit(X_poly, y) # 绘制分类结果 xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(-1.5, 2.5, 100), np.linspace(-1, 1.5, 100)) Z = clf.predict(poly.transform(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])) Z = Z.reshape(xx.shape) plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral, alpha=0.8) plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) plt.show(在模型中分别加入’l1’和’l2’正则 项，观察决策边界的变化情况，以及训练集和测试集分数，体会两种正则项对模型的作用。)

好的，您的问题是如何在模型中分别加入'l1'和'l2'正则项，观察决策边界的变化情况，以及训练集和测试集分数，体会两种正则项对模型的作用。
可以通过LogisticRegression模型的参数penalty来设置正则项类型，'l1'代表L1正则化，'l2'代表L2正则化。我们可以分别创建两个LogisticRegression模型，一个使用L1正则化，另一个使用L2正则化。具体代码如下：
# 使用L1正则化训练LogisticRegression模型
clf_l1 = LogisticRegression(penalty='l1')
clf_l1.fit(X_poly, y)
score_l1 = clf_l1.score(X_poly, y)

# 使用L2正则化训练LogisticRegression模型
clf_l2 = LogisticRegression(penalty='l2')
clf_l2.fit(X_poly, y)
score_l2 = clf_l2.score(X_poly, y)

我们还可以绘制两种正则化的决策边界，以及训练集和测试集的分数。具体代码如下：
# 绘制L1正则化的决策边界
Z_l1 = clf_l1.predict(poly.transform(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]))
Z_l1 = Z_l1.reshape(xx.shape)
plt.contourf(xx, yy, Z_l1, cmap=plt.cm.Spectral, alpha=0.8)
plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y, cmap=plt.cm.Spectral)
plt.title('L1 regularization (Train Score: {:.2f})'.format(score_l1))
plt.show()

# 绘制L2正则化的决策边界
Z_l2 = clf_l2.predict(poly.transform(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]))
Z_l2 = Z_l2.reshape(xx.shape)
plt.contourf(xx, yy, Z_l2, cmap=plt.cm.Spectral, alpha=0.8)
plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y, cmap=plt.cm.Spectral)
plt.title('L2 regularization (Train Score: {:.2f})'.format(score_l2))
plt.show()

通过观察决策边界及训练集和测试集分数可以发现，L1正则化可以使得模型更加稀疏，即某些特征系数会被压缩到0，从而减少模型的复杂度，避免过拟合；而L2正则化可以使得模型的系数更加平滑，避免出现过大的系数，同样也可以避免过拟合。