如何解决从数组列表中返回最小值
我有两个模型（一个用三维数据集训练，另一个用二维数据集训练）。我试图将两者结合起来以找到更接近预测的值（下面的 y_test）
为此，我目前正在将模型一的预测结果减去模型二，将模型一乘以“t”，然后与真实预测值进行比较。
我需要找到与预测值相差最小的“t”值。
dp = abs( y_test.mean() - ( (BayReg.predict([[x_test.mean()]])*t) - model_enet.predict(x_testa).mean() ) )
遍历潜在的“t”值后，我一直在收集列表中实际预测（y_test 平均值）之间的差异
r=[]
for t in range(6):
dp = abs( y_test.mean() - ( (BayReg.predict([[x_test.mean()]])*t) - model_enet.predict(x_testa).mean() ) )
r.append(dp)
m = sorted(r)[0]
print(m)
但是，我正在努力从该列表中选择最低值（r - 数组列表）
除了排序然后提取第一个值（上面 - 当应用于循环外的数组时似乎工作正常，但不在循环内），我还尝试过：
min(r)
np.min(r)
[func(c) for c in r for func in (min,max)]
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