y_pred = y_pred.float() AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'float'

这个错误通常发生在尝试将NoneType对象转换为浮点数（float）时。`y_pred`在这里应该是预测的结果或者是某个数值型变量，但在尝试执行`.float()`操作之前，它却被赋值为None，即Python中的空对象。NoneType是一个特殊的类型，在没有实际值的情况下创建的。

当代码试图调用`float()`这样的属性或方法时，因为NoneType对象并没有这个属性，所以会抛出`AttributeError`。

解决这个问题的关键在于检查`y_pred`的值是否已经被正确地初始化并且非None。可能是你在获取预测结果前忘记了初始化，或者在某个函数内部忘记了返回预测值。确保在调用`.float()`之前，`y_pred`已经有实际的预测数据，如列表、数组或者Tensor等。例如，如果是从模型预测出来的，应该先检查预测结果是否为空：

if y_pred is not None:
    y_pred = y_pred.float()

或者，在模型调用后直接设置：

y_pred = model(input_data) # 确保model()返回的是预测值而非None
y_pred = y_pred.float()

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import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='8') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:8].values y = data.iloc[:, 0:8].values # 对输入和输出数据进行归一化 scaler_X = MinMaxScaler(feature_range=(0, 4)) X = scaler_X.fit_transform(X) scaler_y = MinMaxScaler(feature_range=(0, 4)) y = scaler_y.fit_transform(y) # 将数据集分成训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=0) # 创建神经网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(units=8, input_dim=8, activation='relu')) model.add(Dense(units=64, activation='relu')) model.add(Dense(units=8, activation='relu')) model.add(Dense(units=8, activation='linear')) # 编译模型 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=230, batch_size=1000) # 评估模型 score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=1258) print('Test loss:', score) # 使用训练好的模型进行预测 X_test_scaled = scaler_X.transform(X_test) y_pred = model.predict(X_test_scaled) # 对预测结果进行反归一化 y_pred_int = scaler_y.inverse_transform(y_pred).round().astype(int) # 计算预测的概率 mse = ((y_test - y_pred) ** 2).mean(axis=None) probabilities = 1 / (1 + mse - ((y_pred_int - y_test) ** 2).mean(axis=None)) # 构建带有概率的预测结果 y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred_int, columns=data.columns[:8]) y_pred_prob['Probability'] = probabilities # 过滤掉和小于6或大于24的行 row_sums = np.sum(y_pred, axis=1) y_pred_filtered = y_pred[(row_sums >= 6) & (row_sums <= 6), :] # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 打印带有概率的预测结果 print('Predicted values with probabilities:') print(y_pred_filtered)显示Traceback (most recent call last): File "D:\pycharm\PyCharm Community Edition 2023.1.1\双色球8分区预测模型.py", line 61, in <module> y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'drop_duplicates'怎么修改

你需要将 `y_pred_filtered` 数组转换为 pandas DataFrame，然后再使用 `drop_duplicates()` 方法进行去重。你可以使用 `pd.DataFrame()` 将 numpy 数组转换为 DataFrame，如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np
# ... 其他代码 ...

# 对 y_pred 进行过滤和去重
row_sums = np.sum(y_pred, axis=1)
y_pred_filtered = y_pred[(row_sums >= 6) & (row_sums <= 24), :]
y_pred_filtered_df = pd.DataFrame(data=y_pred_filtered, columns=data.columns[:8])
y_pred_filtered_df.drop_duplicates(inplace=True)

# 打印预测结果
print('Predicted values with probabilities:')
print(y_pred_filtered_df)

这应该可以解决你遇到的问题。

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'score'怎么解决

这个错误通常出现在尝试对一个没有成功训练的模型进行评估时。

如果你在调用 `score()` 方法之前没有对模型进行训练，那么模型的参数将会是 `None`，从而导致该错误。你需要先对模型进行训练，然后再调用 `score()` 方法进行评估。

另外，如果你在训练模型时使用了一些特殊的参数，可能会导致模型训练失败。这种情况下，你需要检查模型训练过程中的警告或错误信息，找到原因并解决。

下面是一个示例代码，展示如何训练一个简单的线性回归模型并进行评估：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 准备数据
X_train = [[1], [2], [3], [4], [5]]
y_train = [2, 4, 6, 8, 10]

# 定义模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
X_test = [[6], [7], [8], [9], [10]]
y_test = [12, 14, 16, 18, 20]
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("MSE:", mse)

在上面的代码中，我们创建了一个简单的线性回归模型，并使用训练数据进行训练。然后，我们使用测试数据评估模型，计算均方误差（MSE）。这个例子可以作为参考，帮助你查找模型评估时出现的问题。