#make predictions preds = [] for i in range(0,103): a = train['close'][len(train)-103+i:].sum() + sum(preds) b = a/103 NameError: name 'rms' is not defined preds.append(b) #calculate rmse import numpy as np preds = [1, 2, 3, 4, 5] preds_np = np.array(preds) sum_preds = preds_np.sum() preds_valid = [] for i in range(0, len(preds) - 102): a = preds[i:i+103].sum() b = a/103 preds_valid.append(b) rms=np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(valid['close'])-preds),2))) rms

这段代码中存在两个问题：

1. 在第一部分代码中（make predictions），你使用了未定义的 `train` 变量。如果你需要使用 `train` 变量，需要先定义它。

2. 在第二部分代码中（calculate rmse），你使用了未定义的 `valid` 变量。如果你需要使用 `valid` 变量，需要先定义它。

此外，你还需要将 `rms` 变量的定义放在代码的前面，否则在计算 RMSE 时会报错。

以下是修改后的代码示例：

import numpy as np

# define 'train' and 'valid' variables first

# make predictions
preds = []
for i in range(0,103):
    a = train['close'][len(train)-103+i:].sum() + sum(preds)
    b = a/103
    preds.append(b)
    
# calculate RMSE
valid = [...] # define 'valid' variable first
preds_np = np.array(preds)
sum_preds = preds_np.sum()
preds_valid = []
for i in range(0, len(preds) - 102):
    a = preds[i:i+103].sum()
    b = a/103
    preds_valid.append(b)
    
rms = np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(valid['close'])-preds_valid),2)))

这样就可以避免上述错误了。