name 'load_dataset' is not defined

"NameError: name 'load_dataset' is not defined" 错误说明 load_dataset 函数没有被定义。根据引用的内容，可能是 seaborn 库没有被正确导入或者数据集文件不存在导致无法加载。您可以尝试以下解决方案来解决这个问题：

1. 确保已经正确导入 seaborn 库。您可以使用以下代码来导入 seaborn 库：

import seaborn as sns

2. 检查数据集文件是否存在。使用以下代码来加载 iris 数据集：

data = sns.load_dataset('iris')

确保您的系统中存在名为 'iris' 的数据集文件。如果文件不存在，您可以尝试重新安装 seaborn 库或手动下载数据集文件。

3. 检查 seaborn 库的版本。如果您使用的是较旧的版本，可能会导致 load_dataset 函数无法被定义。尝试更新 seaborn 库到最新版本，使用以下命令：

pip install --upgrade seaborn

相关问题

(train_x, train_y), (test_x, test_y) = datasets.cifar10.load_data(name 'datasets' is not defined

`load_data()` 函数通常是在处理像 CIFAR-10 这样的计算机视觉数据集时使用的，它属于 PyTorch 的 torchvision 库的一部分。在这个上下文中，`(train_x, train_y)` 和 `(test_x, test_y)` 是数据加载后的两个元组，其中：

- `train_x` 和 `test_x` 分别代表训练集和测试集的图像数据，通常是 NumPy 数组，每张图片都被预处理成适合模型输入的格式（例如 RGB 图像，尺寸和通道数一致）。
- `train_y` 和 `test_y` 则是对应的标签数组，存储了每个图像对应的实际类别，通常也是整数形式。

使用 `cifar10.load_data()` 时，你需要先导入 `torchvision.datasets.CIFAR10` 类并指定一些选项，如数据加载路径、是否转换为小批量等。例如：

import torch
from torchvision import datasets, transforms

# 数据预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),  # 转换为张量
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))  # 归一化
])

# 加载数据集
train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)

# 获取数据和标签
(train_x, train_y), (test_x, test_y) = train_dataset.data, train_dataset.targets, test_dataset.data, test_dataset.targets

name 'survival_probability' is not defined

如果您遇到了 `name 'survival_probability' is not defined` 的错误，这可能是因为您没有正确导入 `survival_probability` 函数。请确保您已经正确导入了 `lifelines.utils` 中的 `survival_probability` 函数。

以下是一个完整的示例代码，其中包括正确的导入语句：

from lifelines import CoxPHFitter
from lifelines.datasets import load_rossi
from lifelines.utils import survival_probability
from sklearn.metrics import roc_auc_score

# 加载罗西数据集
rossi_dataset = load_rossi()

# 拟合COX模型
cph = CoxPHFitter()
cph.fit(rossi_dataset, duration_col='week', event_col='arrest')

# 计算生存概率
survival_prob = survival_probability(cph, rossi_dataset)

# 计算AUC
auc = roc_auc_score(rossi_dataset['arrest'], survival_prob)

在这个示例代码中，我们使用 `lifelines.utils` 中的 `survival_probability` 函数计算生存概率，并使用 `sklearn.metrics` 中的 `roc_auc_score` 函数计算AUC。请注意，在导入语句中，我们确保正确导入了 `lifelines.utils` 中的 `survival_probability` 函数。