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

出现这个错误提示通常是因为你在代码中使用了一个未定义的变量或者函数。要解决这个问题，你需要检查代码中使用到的所有变量和函数是否都已经被正确地定义和赋值。如果有任何一个变量或者函数没有定义或者没有被正确地赋值，就会导致这个错误出现。

如果你还没有定义 data 变量，那么你需要先定义它。如果 data 变量已经被定义了，那么你需要检查代码中是否存在拼写错误或者其他语法错误，并且确保变量的作用域正确。如果问题仍然存在，请提供更多的代码和错误信息以便我们更好地帮助你解决问题。

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上述代码分别报错：NameError: name 'np' is not defined，NameError: name 'w' is not defined，NameError: name 'loss_history' is not defined，请解决

上述错误是因为你在代码中引用了未定义的变量。下面是修正后的代码，包含了对numpy、初始权重向量w以及历史损失loss_history的初始化：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
data = pd.read_csv('BostonHousingData.csv')
X = data.drop('MEDV', axis=1)  # 特征矩阵
y = data['MEDV']  # 目标变量

# 初始化参数
n_features = X.shape[1]
w = np.random.randn(n_features)  # 初始化随机权重
learning_rate = 0.01
epochs = 1000

# 手动实现梯度下降并记录历史损失
def gradient_descent(X, y, w, learning_rate, epochs):
    m = len(y)
    loss_history = []
    for epoch in range(epochs):
        y_pred = np.dot(X, w)
        loss = (1/m) * np.mean((y - y_pred)**2)
        
        dw = -(2/m) * np.dot(X.T, (y - y_pred))
        w -= learning_rate * dw
        
        loss_history.append(loss)
    
    return w, loss_history

w, loss_history = gradient_descent(X, y, w, learning_rate, epochs)

# 可视化结果
plt.figure(figsize=(10, 6))

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(loss_history)
plt.title('Loss Function vs. Epochs')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.scatter(range(len(y)), y, label='Actual Prices')
plt.plot(range(len(y)), np.dot(X, w), label='Predicted Prices', color='red')
plt.legend()
plt.title('Actual vs. Predicted Prices (50 Samples)')
plt.xlabel('Sample Index')
plt.ylabel('Price')

plt.tight_layout()
plt.show()

现在，代码应该不会报错了。注意这里的`np.random.randn(n_features)`用于初始化随机权重，以便在第一次运行时有初始值。如果你之前已经运行过一次并且得到了w，那么再次运行时需要保留w的值，而不是每次都重新随机初始化。

NameError: name 'data' is not defined

df = DataFrame(df1,columns=['order','Name','Age','Weight','m0006','m0612','m1218','f0006','f0612','f1218'])

这个错误通常是因为使用了未定义的变量或者名称。在这种情况下，可能是因为使用了未定义的变量'data'。要解决这个问题，需要确保使用的变量在之前已经定义或者正确命名。