解释代码num_folds = 10 seed = 7 scoring = 'r2' # 集成算法 ensembles = {} ensembles['ScaledAB'] = Pipeline([('Scaler', StandardScaler()), ('AB', AdaBoostRegressor())]) ensembles['ScaledAB-KNN'] = Pipeline([('Scaler', StandardScaler()), ('ABKNN', AdaBoostRegressor(base_estimator=KNeighborsRegressor(n_neighbors=3)))]) ensembles['ScaledAB-LR'] = Pipeline([('Scaler', StandardScaler()), ('ABLR ', AdaBoostRegressor(LinearRegression()))]) ensembles['ScaledRFR'] = Pipeline([('Scaler', StandardScaler()), ('RFR', RandomForestRegressor())]) ensembles['ScaledETR'] = Pipeline([('Scaler', StandardScaler()), ('ETR', ExtraTreesRegressor())]) ensembles['ScaledGBR'] = Pipeline([('Scaler', StandardScaler()), ('RBR', GradientBoostingRegressor())]) results = [] for key in ensembles: kfold = KFold(n_splits=num_folds, random_state=seed,shuffle=True) cv_result = cross_val_score(ensembles[key], X_train, Y_train, cv=kfold, scoring=scoring) results.append(cv_result) print('%s: %f (%f)' % (key, cv_result.mean(), cv_result.std())) # 集成算法 - 箱线图 fig = pyplot.figure() fig.suptitle('Algorithm Comparison') ax = fig.add_subplot(111) pyplot.boxplot(results) ax.set_xticklabels(ensembles.keys()) pyplot.show()

这段代码是用于比较不同集成算法在数据集上的表现。其中，num_folds=10表示使用10折交叉验证，seed=7表示随机种子为7，scoring='r2'表示使用R2评分指标来评估模型的性能。

接下来，定义了几种不同的集成算法，包括AdaBoostRegressor、AdaBoostRegressor+KNeighborsRegressor、AdaBoostRegressor+LinearRegression、RandomForestRegressor、ExtraTreesRegressor和GradientBoostingRegressor，并将它们封装在Pipeline中。

然后，使用KFold函数将数据集分割为10份，然后对每个集成算法进行交叉验证，并将结果存储在results列表中。最后，使用pyplot库生成箱线图，比较每个算法的表现，并使用print函数打印出每个算法的平均得分和标准差。

相关问题

解释代码num_folds = 10 seed = 7 scoring = 'r2' # 调参改进算法 - KNN scaler = StandardScaler().fit(X_train) rescaledX = scaler.transform(X_train) param_grid = {'n_estimators': [1,2, 3,4, 5,6, 7,8, 9,10 ,11,12, 13,14, 15,16, 17,18, 19,20, 21]} model = ExtraTreesRegressor() kfold = KFold(n_splits=num_folds, random_state=seed,shuffle=True) grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, scoring=scoring, cv=kfold) grid_result = grid.fit(X=rescaledX, y=Y_train) print('最优：%s 使用%s' % (grid_result.best_score_, grid_result.best_params_)) cv_results = zip(grid_result.cv_results_['mean_test_score'], grid_result.cv_results_['std_test_score'], grid_result.cv_results_['params']) for mean, std, param in cv_results: print('%f (%f) with %r' % (mean, std, param))

这段代码是一个调参的过程，使用了K折交叉验证和网格搜索算法来寻找ExtraTreesRegressor模型中n_estimators参数的最佳取值。具体来说，代码中的参数含义为：

- num_folds：K折交叉验证中的K值，即将数据集分成K份进行交叉验证。
- seed：随机数种子，用于控制每次交叉验证的结果一致。
- scoring：模型评估指标，这里使用的是R2，即决定系数。
- scaler：数据标准化方法，这里使用的是StandardScaler，将数据转化为均值为0，方差为1的标准正态分布。
- param_grid：要搜索的参数值，这里是n_estimators的取值范围。
- model：所使用的模型，这里是ExtraTreesRegressor。
- kfold：K折交叉验证生成器。
- grid：网格搜索算法对象。
- grid_result：网格搜索算法的结果对象，包括最优的参数及其对应的评分结果。

最后，代码会输出最优的评分结果及其对应的参数取值，并打印出所有参数组合的评分结果。

解释代码num_folds = 10 seed = 7 scoring = 'r2' # 评估算法 - baseline models = {} models['LR'] = LinearRegression() models['LASSO'] = Lasso() models['EN'] = ElasticNet() models['KNN'] = KNeighborsRegressor() models['CART'] = DecisionTreeRegressor() models['SVM'] = SVR() models['BR']=linear_model.BayesianRidge() models['RFR']=RandomForestRegressor() models['ETR']=ExtraTreesRegressor() # 评估算法 results = [] for key in models: kfold = KFold(n_splits=num_folds, random_state=seed,shuffle=True) cv_result = cross_val_score(models[key], X_train, Y_train, cv=kfold, scoring=scoring) results.append(cv_result) print('%s: %f (%f)' % (key, cv_result.mean(), cv_result.std())) #评估算法 - 箱线图 fig = pyplot.figure() fig.suptitle('Algorithm Comparison') ax = fig.add_subplot(111) pyplot.boxplot(results) ax.set_xticklabels(models.keys()) pyplot.show()

这段代码是一个机器学习模型的评估和比较代码。首先，定义了一些参数：num_folds表示将数据集分成几个部分进行交叉验证，seed表示随机数种子，scoring表示评估算法的方法，这里使用的是r2评分。接着，定义了几个基准模型，包括线性回归、LASSO、弹性网络、KNN、决策树、支持向量机、贝叶斯回归、随机森林和ExtraTreesRegressor。然后，使用交叉验证来评估这些模型在训练集上的表现，并将结果存储在results列表中。最后，使用箱线图将这些结果进行可视化比较。