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修改代码from sklearn preprocessing import PolynomialFeatures from sklearnpipeline import Pipeline from sklearnlinear model import LinearRegression from sklearn preprocessing import standardScaler def fit and predict(X train,ytrainXtest): #xtrain:num...

修改后的代码:

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures, StandardScaler from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.linear_model import Ridge

def fit_and_predict(X_train, y_train, X_test):

  1. # X_train: numpy二维数组,由n个样本、k个特征组成的数据矩阵,形状是(n,k)。
  2. # y_train: numpy一维数组,由n个数据组成的标签,形状是(n,)。
  3. # X_test: numpy二维数组,由m个测试、k个特征组成的数据矩阵,形状是(m,k)。
  4. model = Pipeline([
  5. ('poly', PolynomialFeatures(6)),
  6. ('scaler', StandardScaler()),
  7. ('ridge', Ridge(alpha=0.3))
  8. ])
  9. model.fit(X_train, y_train)
  10. return model.predict(X_test)

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