NameError: name 'best_regr' is not defined怎么解决

时间: 2023-11-19 17:06:41 浏览: 153
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krigingmodel_Matlab_代理模型_代理模型matlab_Kriging代理模型_krigingmodel_Mat

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该错误通常表示您正在尝试使用未定义的变量或对象。请确保您已经定义了名为'best_regr'的变量或对象，并且在使用它之前已经初始化。如果您已经定义了'best_regr'，请检查是否有任何拼写错误或语法错误。您还可以尝试在使用'best_regr'之前将其初始化。例如，您可以将其设置为None，然后在稍后的代码中将其分配给另一个对象。
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rar

epia.rar_V2

"write regr"可能是指“write regression”，在软件开发中，这通常指的是写入回归测试，即一种确保代码更改不会引入新错误或导致原有功能退化的测试方法。"for Linux"则指出这个项目或软件与Linux操作系统相关，可能...

print("Coefficients: \n", regr.coef_) # The mean squared error print("Mean squared error: %.2f" % mean_squared_error(Y_test, y_pred)) # The coefficient of determination: 1 is perfect prediction print("Coefficient of determination: %.2f" % r2_score(Y_test, y_pred))

第二个打印语句计算并输出了预测值y_pred与测试集目标值Y_test之间的均方误差（Mean Squared Error，MSE）。MSE是评估回归模型预测性能的一种常用指标，它表示预测值与真实值之间的平均平方差。 第三个打印语句...
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颜色分类leetcode-dsc-regression-cart-trees-codealong-nyc-ds-082619:dsc-regr

颜色分类leetcode 使用 CART 树进行回归 介绍 正如我们所了解的，决策树是一种受监督的机器学习模型，可用于分类和回归任务。 我们已经看到，决策树使用树结构来预测分类任务中给定输入示例的输出类别。...

翻译代码import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import datasets, linear_model from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score # Load the diabetes dataset diabetes_X, diabetes_y = datasets.load_diabetes(return_X_y=True) # Use only one feature diabetes_X = diabetes_X[:, np.newaxis, 2] # Split the data into training/testing sets diabetes_X_train = diabetes_X[:-20] diabetes_X_test = diabetes_X[-20:] # Split the targets into training/testing sets diabetes_y_train = diabetes_y[:-20] diabetes_y_test = diabetes_y[-20:] # Create linear regression object regr = linear_model.LinearRegression() # Train the model using the training sets regr.fit(diabetes_X_train, diabetes_y_train) # Make predictions using the testing set diabetes_y_pred = regr.predict(diabetes_X_test) # The coefficients print("Coefficients: \n", regr.coef_) # The mean squared error print("Mean squared error: %.2f" % mean_squared_error(diabetes_y_test, diabetes_y_pred)) # The coefficient of determination: 1 is perfect prediction print("Coefficient of determination: %.2f" % r2_score(diabetes_y_test, diabetes_y_pred)) # Plot outputs plt.scatter(diabetes_X_test, diabetes_y_test, color="black") plt.plot(diabetes_X_test, diabetes_y_pred, color="blue", linewidth=3) plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.show()

这是一段使用 Scikit-learn 库进行线性回归的 Python 代码。具体步骤如下： 1.导入需要的库，包括 Matplotlib 和 Numpy 用于绘图和数据处理，以及 Scikit-learn 中的 datasets、linear_model 和 metrics 模块。...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd w = pd.read_csv('BostonHousing2.csv') w_new=w.drop(columns=["chas"],axis=1) wn0 = w_new.columns wn = wn0[5:] f = plt.figure(figsize=(16,8)) k=0 for i in range(len(wn)): for j in range(len(wn)): k=k+1 if i!=j: f.add_subplot(len(wn),len(wn),k) else: f.add_subplot(len(wn),len(wn),k) plt.scatter([0,1],[0,1]) plt.text(.5,.5,wn[i],\ ha='center',va='center',size=10) y=np.array(w[wn[0]])[:,np.newaxis] X=np.array(w[wn[1:]]) from sklearn import linear_model regr=linear_model.LinearRegression(fit_intercept=False) regr.fit(X,y) print(regr.coef_) res=y-regr.predict(X) import scipy.stats as stats import pylab res.shape=res.shape[0] f=plt.figure(figsize=(12,5)) f.add_subplot(121) plt.scatter(regr.predict(X),res) plt.plot(regr.predict(X),np.ones(len(y))) plt.xlabel('Fitted values') plt.ylabel('Residuals') f.add_subplot(122) stats.probplot(res,dist="norm",plot=pylab) plt.show() from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn import tree import graphviz regr2 =DecisionTreeRegressor(max_depth=4,random_state=100) regr2 = regr2.fit(X,y) dot_data=tree.export_graphviz(regr2,feature_names=wn[1:],out_file=None) graph=graphviz.Source(dot_data) f=plt.figure(figsize=(12,5)) f.add_subplot(111) height=regr2.feature_importances_ bars = wn[1:] y_pos=np.arange(len(bars)) plt.bar(y_pos,height) plt.xticks(y_pos,bars) plt.yticks() plt.show() 解释以上代码

以上代码是用于数据分析和可视化的Python代码。首先，它使用pandas库加载名为'BostonHousing2.csv'的csv文件，并删除了"chas"列。然后，它选择了一些列作为特征和目标变量，并使用线性回归模型进行拟合和预测。...

if [ ! -e $(TB_PATH)/tests/$(shell echo $(DEST) | sed "s/_regr.*//") ]

这是一个shell脚本中的if语句，意思是：如果$(TB_PATH)/tests/$(shell echo $(DEST) | sed "s/_regr.*//") 不存在，则执行以下操作。其中$()表示执行括号中的命令并将结果返回，sed命令是用来替换字符串的命令。具体...

优化这段代码def linear_model_test(X, Y, predict_value): regr = LogisticRegression() regr.fit(X, Y) predict_outcome = regr.predict(predict_value) predictions = {} predictions['intercept'] = regr.intercept_ predictions['coefficient'] = regr.coef_ predictions['predicted_value'] = predict_outcome return predictions

4. 将 predictions 的初始化和赋值合并成一行，例如：predictions = {'intercept': regr.intercept_, 'coefficient': regr.coef_, 'predicted_value': predict_outcome} 综合以上几点，可以得到以下优化后的...

int32_t rcar_iic_dvfs_send(uint8_t slave, uint8_t regr, uint8_t data)将参数regr设置为0x0607可以吗

对于函数int32_t rcar_iic_dvfs_send(uint8_t slave, uint8_t regr, uint8_t data)，参数regr的类型是uint8_t，表示一个8位的无符号整数。因此，你可以将参数regr设置为0x0607，但是需要注意的是，该函数...

for N in range(5, Nmax2+1): X_train = np.array(range(len(df_temp['adj_close'][-N-1:-1]))) y_train = np.array(df_temp['adj_close'][-N-1:-1]) X_train = X_train.reshape(-1, 1) y_train = y_train.reshape(-1, 1) regr.fit(X_train, y_train) y_est = regr.predict(X_train)

这段代码是什么意思？ 这段代码是一个循环，从5开始循环到Nmax2+1为止。在每次循环中，它会构建一个X_train和y_train的训练数据集...然后，将X_train和y_train传递给线性回归模型regr进行拟合，得到y_est的预测结果。

int32_t rcar_iic_dvfs_send(uint8_t slave, uint8_t regr, uint8_t data)，但寄存器地址是0x0607,怎么办

函数int32_t rcar_iic_dvfs_send(uint8_t slave, uint8_t regr, uint8_t data)是一个用于发送数据的函数，其中slave表示设备的从机地址，regr表示寄存器地址，data表示要发送的数据。 如果你需要发送数据到...

SELECT regr_count(COMM, SAL) as "REGR_COUNT(COMM, SAL)", regr_count(EMPNO, SAL) as "REGR_COUNT(EMPNO, SAL)" from emp;

这是一条 SQL 查询语句，用于在 emp 表中计算 COMM 和 SAL 以及 EMPNO 和 SAL 之间的相关性。具体来说，它使用了 PostgreSQL ...最终结果将会返回两列数据，分别是 REGR_COUNT(COMM, SAL) 和 REGR_COUNT(EMPNO, SAL)。

plt.figure(figsize=(12, 8), dpi=80) plt.plot(range(1,Nmax2+2), df_temp[-Nmax2-1:]['adj_close'], 'bx-') plt.plot(Nmax2+1, df_temp[-1:]['adj_close'], 'ys-') legend_list = ['adj_close', 'actual_value'] color_list = ['r', 'g', 'k', 'y', 'm', 'c', '0.75'] marker_list = ['x', 'x', 'x', 'x', 'x', 'x', 'x'] regr = LinearRegression(fit_intercept=True)

这段代码是在使用Python中的matplotlib库进行数据可视化，并且使用LinearRegression进行线性回归分析。具体来说，它画出了一个折线图，其中横轴是1到Nmax2+2之间的数字，纵轴是df_temp[-Nmax2-1:]中的adj_close数据...

regr = DecisionTreeRegressor( max_depth=30, min_samples_leaf=1, ccp_alpha=0.0, random_state=0 ) regr.fit(x_train, y_train)

这段代码使用决策树回归器（DecisionTreeRegressor）来训练模型，其中max_depth参数指定决策树的最大深度，min_samples_leaf参数指定每个叶节点最少需要的样本数，ccp_alpha参数指定复杂度惩罚项，random_state参数...

请检查这段代码有没有错误 import pandas as pd from pyecharts.charts import * from sklearn.linear_model import LogisticRegression data = pd.read_csv('双色球.csv',encoding='utf-8', engine='python') data.head() for i in range(0,6): data[f'r{i+1}'] = data['红球'].apply(lambda x:x.split(',')[i]) data[f'r{i+1}'] = data[f'r{i+1}'].astype('int64') def get_lotto_data(data, lotto, lotto_id): #取数据，指定训练集和测试集 data['lotto_id'] = lotto_id X = [] Y = [] # 标签and值 for s, p in zip(data['lotto_id'], data[lotto]): X.append([float(s)]) Y.append(float(p)) return X, Y def linear_model_test(X, Y, predict_value): #建立线性回归模型 regr = LogisticRegression() regr.fit(X, Y) predict_outcome = regr.predict(predict_value) predictions = {} predictions['intercept'] = regr.intercept_ predictions['coefficient'] = regr.coef_ predictions['predicted_value'] = predict_outcome return predictions def get_predicted_num(file, lotto, lotto_id): #使用线性回归推测中奖号码 X, Y = get_lotto_data(file, lotto, lotto_id) predict_value = [[33]] result = linear_model_test(X, Y, predict_value) if lotto_id < 7: print(f'中奖第{lotto_id}个红球为：', result['predicted_value'].astype('int64'), '号球') else: print('中奖蓝球为：', result['predicted_value'].astype('int64'), '号球') get_predicted_num(data, 'r1', 1) # 预测红1 get_predicted_num(data, 'r2', 2) # 预测红2 get_predicted_num(data, 'r3', 3) # 预测红3 get_predicted_num(data, 'r4', 4) # 预测红4 get_predicted_num(data, 'r5', 5) # 预测红5 get_predicted_num(data, 'r6', 6) # 预测红6 get_predicted_num(data, '蓝球', 7) # 预测蓝7

predict_outcome = regr.predict(predict_value) predictions = {} predictions['intercept'] = regr.intercept_ predictions['coefficient'] = regr.coef_ predictions['predicted_value'] = predict_outcome ...

regr = LinearRegression() regr.fit(x_train, y_train)

具体来说，LinearRegression()是一个线性回归模型的对象，regr是该对象的一个实例。接下来，调用该实例的fit方法，将训练数据集x_train和y_train作为参数传入，以进行模型训练。在训练过程中，模型会自动调整模型...

from keras_frcnn import metrics as metrics_fn ImportError: cannot import name 'metrics' from 'keras_frcnn' (D:\程序\Keras-Faster-RCNN-master-master\keras_frcnn\__init__.py)

"class_loss_regr": losses_fn.class_loss_regr, "class_acc": metrics.class_acc, "mean_overlapping_bboxes": metrics.mean_overlapping_bboxes }) # 评估模型性能 X, Y, image_data, debug_img, debug_num_...

regr = LinearRegression()

regr = LinearRegression() 接下来，可以使用该对象的fit()方法来拟合模型，例如： X = [[0, 1], [5, 1], [15, 2], [25, 5], [35, 11], [45, 15], [55, 34], [60, 35]] y = [4, 5, 20, 14, 32, 22, 38, 43...
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