涉及多个模型的复杂范围

涉及多个模型的复杂范围的解决方法可以通过以下步骤来实现：

1. 导入所需的模型库和库函数：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_absolute_error

2. 加载数据集并划分为训练集和测试集：

# 加载数据集
X, y = load_data()

# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

3. 定义并训练多个模型：

# 定义多个模型
models = [
    LinearRegression(),
    DecisionTreeRegressor(),
    RandomForestRegressor()
]

# 训练多个模型
for model in models:
    model.fit(X_train, y_train)

4. 对测试集进行预测并评估模型性能：

# 对测试集进行预测并评估模型性能
for model in models:
    y_pred = model.predict(X_test)
    mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
    print(f"Model: {model.__class__.__name__}, MAE: {mae}")

通过以上步骤，我们可以定义多个模型并将它们训练在同一数据集上，然后对测试集进行预测并评估每个模型的性能。你可以根据具体的需求选择适合的模型和评估指标。