#编写误差计算函数 #利用函数读取abalone.txt数据，并训练LWLR模型，比较不同k值下，模型在训练样本上的误差值

好的，我可以为您编写一个误差计算函数。

import numpy as np

def compute_error(y_true, y_pred):
    """
    计算真实值和预测值之间的平均误差
    :param y_true: 真实值
    :param y_pred: 预测值
    :return: 平均误差
    """
    error = np.mean(np.abs(y_true - y_pred))
    return error

关于利用函数读取数据并训练LWLR模型，您可以参考以下代码：

import numpy as np
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('abalone.txt', delimiter='\t', header=None)
x = data.iloc[:, :-1].values  # 特征
y = data.iloc[:, -1].values  # 标签

# 对特征进行归一化处理
x = (x - np.mean(x, axis=0)) / np.std(x, axis=0)

# 定义LWLR模型
def lwlr(test_point, x_train, y_train, k=1.0):
    """
    局部加权线性回归
    :param test_point: 测试点
    :param x_train: 训练集特征
    :param y_train: 训练集标签
    :param k: 高斯核的带宽参数
    :return: 预测值
    """
    x_train = np.mat(x_train)
    y_train = np.mat(y_train).T
    m = np.shape(x_train)[0]
    weights = np.mat(np.eye((m)))
    for j in range(m):
        diff_mat = test_point - x_train[j, :]
        weights[j, j] = np.exp(diff_mat * diff_mat.T / (-2.0 * k ** 2))
    xTx = x_train.T * (weights * x_train)
    if np.linalg.det(xTx) == 0.0:
        print('This matrix is singular, cannot do inverse')
        return
    ws = xTx.I * (x_train.T * (weights * y_train))
    return test_point * ws

# 训练LWLR模型
k_values = [0.1, 1, 10]
for k in k_values:
    y_pred = []
    for i in range(len(x)):
        y_pred.append(float(lwlr(x[i], x, y, k)))
    error = compute_error(y, y_pred)
    print('k={}, error={:.2f}'.format(k, error))

这段代码中，我们读取了 abalone.txt 数据，并进行了特征归一化处理。然后定义了 LWLR 模型，使用不同的 k 值训练模型，并计算模型在训练集上的平均误差。