"Fits the model on data yielded batch-by-batch by a Python generator. 2250 2251 DEPRECATED: 2252 `Model.fit` now supports generators, so there is no longer any need to use 2253 this endpoint. 2254 """ 2255 warnings.warn( 2256 '`Model.fit_generator` is deprecated and ' 2257 'will be removed in a future version. ' 2258 'Please use `Model.fit`, which supports generators.', 2259 stacklevel=2)

这段代码是关于模型训练的。它使用一个Python生成器逐批次为模型提供数据进行训练。然而，这个函数已经被弃用了，并且在将来的版本中将被移除。现在可以直接使用`Model.fit`函数来支持生成器进行训练，不再需要使用这个函数。在这段代码中，发出了一个警告来提醒开发者使用`Model.fit`函数替代`Model.fit_generator`函数。

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30 fits failed with the following error: Traceback (most recent call last): File "D:\dev\python\python3.10.6\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_validation.py", line 686, in _fit_and_score estimator.fit(X_train, y_train, **fit_params) File "D:\dev\python\python3.10.6\lib\site-packages\sklearn\tree\_classes.py", line 1247, in fit super().fit( File "D:\dev\python\python3.10.6\lib\site-packages\sklearn\tree\_classes.py", line 177, in fit self._validate_params() File "D:\dev\python\python3.10.6\lib\site-packages\sklearn\base.py", line 600, in _validate_params validate_parameter_constraints( File "D:\dev\python\python3.10.6\lib\site-packages\sklearn\utils\_param_validation.py", line 97, in validate_parameter_constraints raise InvalidParameterError( sklearn.utils._param_validation.InvalidParameterError: The 'criterion' parameter of DecisionTreeRegressor must be a str among {'squared_error', 'friedman_mse', 'absolute_error', 'poiss on'}. Got 'mse' instead.

这个错误提示是因为 DecisionTreeRegressor 的参数 'criterion' 取值只能是 {'squared_error', 'friedman_mse', 'absolute_error', 'poisson'} 中的一个字符串，但是你传入了 'mse' 这个字符串，导致参数类型错误。

可以将 'mse' 修改为 'squared_error'，这是 'mse' 对应的官方字符串。修改后的代码如下：

tree_param = {'criterion': ['squared_error', 'friedman_mse', 'absolute_error', 'poisson'],
              'max_depth': list(range(10))}
grid = GridSearchCV(tree.DecisionTreeRegressor(), param_grid=tree_param, cv=3)
grid.fit(Xtrain, Ytrain)
print(grid.best_params_)
print(grid.best_estimator_)

这样就可以避免 'criterion' 参数错误了。

Fitting 25 folds for each of 23 candidates, totalling 575 fits ---------------------- Lasso(alpha=0.0001) ---------------------- score= 0.8965376022911505 rmse= 0.31871742091359767 mse= 0.10158079439381541 cross_val: mean= 0.10603908282565827 , std= 0.007466926876314105

这段代码看起来是在进行模型的训练和评估，使用的是 Lasso 回归模型。首先定义了一个字典 opt_models，将 Lasso 对象存储到该字典中。然后使用 numpy 库中的 arange 函数生成一组 alpha 参数，用于对 Lasso 模型进行调参。接着，使用 train_model 函数对 Lasso 模型进行训练和评估，传入的参数包括 Lasso 模型、调参范围、交叉验证的划分方式等。train_model 函数返回了训练好的 Lasso 模型、交叉验证的得分以及所有参数组合的评估结果。将交叉验证得分存储在名为 cv_score 的对象中，并将其添加到名为 score_models 的 DataFrame 中。最后，使用 matplotlib 库绘制调参过程中得分和 alpha 参数的关系图。从结果来看，Lasso 模型的表现与 Ridge 模型相当，均方误差和均方根误差都相近，交叉验证得分的方差略高。