这段代码为什么会报一下错误，请修改代码 Traceback (most recent call last): File "D:\tokamaka\ExperimentalSet\Python\SVM\DisruptionPredictor\B_train.py", line 159, in <module> fit_svm_model(number_of_batches) File "D:\tokamaka\ExperimentalSet\Python\SVM\DisruptionPredictor\B_train.py", line 126, in fit_svm_model models = Parallel(n_jobs=num_cores, verbose=10)( File "D:\python\lib\site-packages\joblib\parallel.py", line 1098, in __call__ self.retrieve() File "D:\python\lib\site-packages\joblib\parallel.py", line 975, in retrieve self._output.extend(job.get(timeout=self.timeout)) File "D:\python\lib\multiprocessing\pool.py", line 774, in get raise self._value File "D:\python\lib\multiprocessing\pool.py", line 125, in worker result = (True, func(*args, **kwds)) File "D:\python\lib\site-packages\joblib\_parallel_backends.py", line 620, in __call__ return self.func(*args, **kwargs) File "D:\python\lib\site-packages\joblib\parallel.py", line 288, in __call__ return [func(*args, **kwargs) File "D:\python\lib\site-packages\joblib\parallel.py", line 288, in <listcomp> return [func(*args, **kwargs) File "D:\tokamaka\ExperimentalSet\Python\SVM\DisruptionPredictor\B_train.py", line 104, in fit_model

根据您提供的错误信息，问题可能出现在 `fit_model` 函数中的某一处。由于我无法查看您完整的代码，我无法确定确切的问题所在。但是，我可以提供一些常见的错误和建议来帮助您修复问题。

1. 检查变量是否正确初始化：确保在使用变量之前，它们已经正确初始化。如果变量未初始化或为空，可能会导致错误。

2. 检查函数的参数和调用是否匹配：确保函数的参数数量和类型与调用时传递的参数相匹配。如果参数不匹配，可能会导致错误。

3. 检查代码逻辑：仔细检查代码中的逻辑错误或语法错误。确认每一行代码的语法和语义是否正确。

4. 检查依赖项和导入：确认所有需要的依赖项都已正确导入，并且版本兼容。升级或降级某些依赖项可能会导致代码不兼容。

5. 检查并处理异常：在代码中添加适当的异常处理机制，以捕获和处理潜在的异常情况。

请您根据以上提示检查代码，并尝试逐步调试以找到问题所在。如果您需要更具体的帮助，请提供相关代码片段或更多细节，以便我能够更好地帮助您解决问题。