Лучший r2_score для степени полинома

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score
 
data = # простой датасет с 2-мя колонками числовых значений x_train и y_train
 
reg = LinearRegression().fit(data[['x_train']], data.y_train)
y_hat = reg.predict(data[['x_train']])
 
def generate_degrees(source_data: list, degree: int):
    """Функция, которая принимает на вход одномерный массив, а возвращает n-мерный
    
    Для каждой степени от 1 до  degree возводим x в эту степень
    """
    return np.array([
          source_data**n for n in range(1, degree + 1)  
    ]).T
 
degree = 10
X = generate_degrees(data['x_train'], degree)
 
def train_polynomial(degree, data):
    """Генерим данные, тренируем модель"""
    X = generate_degrees(data['x_train'], degree)
    model = LinearRegression().fit(X, data.y_train)
    y_pred = model.predict(X)
    r2_sc = r2_score(data.y_train, y_pred)
    print("Для степени полинома %d r2_score = %.5f" % (degree, r2_sc))
 
for i in range(1, degree + 1):
    train_polynomial(i, data)
# Вывод:
# Для степени полинома 1 r2_score = 0.51947
# Для степени полинома 2 r2_score = 0.53347
# Для степени полинома 3 r2_score = 0.88840
# Для степени полинома 4 r2_score = 0.89549
# Для степени полинома 5 r2_score = 0.89556
# Для степени полинома 6 r2_score = 0.89934
# Для степени полинома 7 r2_score = 0.90046
# Для степени полинома 8 r2_score = 0.90866
# Для степени полинома 9 r2_score = 0.90881
# Для степени полинома 10 r2_score = 0.90911
    
# Опираясь на полученные данные по каждой степени, приходим к выводу, что наилучшее 
# (т.е. максимально близкое к 1 среди всех остальных) значение r2_score имеет степень равную 10.
    
def grid_search_polinom(degree, data):
    X = generate_degrees(data['x_train'], degree)
    model = LinearRegression().fit(X, data.y_train)
    y_pred = model.predict(X)
    r2_sc2 = r2_score(data.y_train, y_pred)
    for elem in range(1, degree + 1):
        return "При степени полинома = %d, r2_score = %.5f" %(degree, r2_sc2)
    
grid_search_polinom(10, data)  
#Вывод: 
# 'При степени полинома = 10, r2_score = 0.90911'