cannot import name 'recal1_score' from 'sklearn.metrics' (C:\Users\Lenovo\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\__init__.py)

这个错误通常是由于sklearn版本不兼或者安装不完整导致的。'recal1_score'是一个不存在的函数名，正确的函数名应该是'recall_score'。请确保你的sklearn库已经正确安装，并且版本是最新的。你可以尝试以下解决方法：
1. 确认sklearn库已经正确安装：可以使用命令`pip show scikit-learn`来查看sklearn库的安装情况。
2. 更新sklearn库：可以使用命令`pip install --upgrade scikit-learn`来更新sklearn库到最新版本。
3. 检查代码中的拼写错误：确认你的代码中没有拼写错误，特别是函数名是否正确。
4. 检查sklearn版本兼容性：有些函数可能只在特定版本的sklearn中才可用，你可以查看官方文档或者使用`help()`函数来查看函数的使用方法和所需的sklearn版本。

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帮我优化这段代码;import numpy as np from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split from linear_model_03.closed_form_sol.LineaRegression_CFSol import LinearRegressionClosedFormSol boston = load_boston() # 加载数据 X, y = boston.data, boston.target # 样本数据和目标值 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=1, shuffle=True) lr_cfs = LinearRegressionClosedFormSol(fit_intercept=True, normalized=True) # 默认训练偏置项和进行标准化 lr_cfs.fit(X_train, y_train) # 训练模型 theta = lr_cfs.get_params() feature_names = boston.feature_names # 样本的名称 for i, fn in enumerate(feature_names): print(fn, ":", theta[0][i]) print("bias:", theta[1]) y_test_pred = lr_cfs.predict(x_test=X_test) mse, r2, r2c = lr_cfs.cal_mse_r2(y_test, y_test_pred) print("均方误差：%.5f,判决系数：%.5f,修正判决系数：%.5f" % (mse, r2, r2c)) # lr_cfs.plt_predict(y_test, y_test_pred, is_sort=False) lr_cfs.plt_predict(y_test, y_test_pred, is_sort=True)

好的，我来帮你优化代码。首先，你可以将导入的库放在代码开头，以便更好地组织代码。另外，命名规范也需要注意，例如，类名应该使用大写字母开头，函数名和变量名应该使用小写字母和下划线。下面是优化后的代码：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from linear_model_03.closed_form_sol.LinearRegression_CFSol import LinearRegressionClosedFormSol

boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=1, shuffle=True)

lr_cfs = LinearRegressionClosedFormSol(fit_intercept=True, normalized=True)
lr_cfs.fit(X_train, y_train)

theta = lr_cfs.get_params()
feature_names = boston.feature_names

for i, fn in enumerate(feature_names):
    print(fn, ":", theta[0][i])
print("bias:", theta[1])

y_test_pred = lr_cfs.predict(x_test=X_test)
mse, r2, r2c = lr_cfs.cal_mse_r2(y_test, y_test_pred)
print("均方误差：%.5f,判决系数：%.5f,修正判决系数：%.5f" % (mse, r2, r2c))

lr_cfs.plt_predict(y_test, y_test_pred, is_sort=True)

这样，代码更加清晰易读，同时也符合 PEP8 规范。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib. pyplot as plt from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split from linear_model_03.closed_form_sol.LinearRegression_CFSol import LinearRegressionClosedFormSol # 数据2，读取数据，先进行数据转换 df = pd.read_table('../data/mpg.data', header=0) # data换成txt,即可转化txt格式 df.to_csv('../data/mpg.csv', index=False) mpg = pd. read_csv("../data/mpg.csv"). dropna() # ..表示上两级目录 X, y = np. asarray(mpg. loc[:, "horsepower"]), np. asarray(mpg. loc[:, "displacement"]) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0, shuffle=True) lr_cfs = LinearRegressionClosedFormSol(fit_intercept=True, normalized=True) # 默认训练偏置项和进行标准化 lr_cfs.fit(X_train, y_train) # 训练模型 theta = lr_cfs.get_params() print(theta) y_test_pred = lr_cfs.predict(x_test=X_test) mse, r2, r2c = lr_cfs.cal_mse_r2(y_test, y_test_pred) print("均方误差：%.5f,判决系数：%.5f,修正判决系数：%.5f" % (mse, r2, r2c)) # lr_cfs. plt_predict(y_test, y_test_pred, is_sort=False) lr_cfs.plt_predict(y_test, y_test_pred, is_sort=True) plt. figure(figsize=(7,5)) plt. plot(X_test, y_test, "ro", label="Test Samples") plt. plot(X_test, y_test_pred, "k-", lw=1.5, label="Fit Model") plt. legend(frameon=False) plt. show()

在你的代码中，第一行和第二行之间需要添加空格来分隔它们。此外，你导入的 LinearRegression_CFSol 模块没有提供，可能需要检查一下文件路径或者确保该文件存在。另外，你在读取 mpg 数据时，使用了 dropna() 函数删除了数据集中的缺失值，这可能会导致数据集变小，影响模型的学习效果。最后，lr_cfs. plt_predict() 这一行代码中似乎有一个多余的句点，需要去掉。下面是修改后的代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from linear_model_03.closed_form_sol.LinearRegression_CFSol import LinearRegressionClosedFormSol

# 数据2，读取数据，先进行数据转换
df = pd.read_table('../data/mpg.data', header=0)
# data换成txt,即可转化txt格式
df.to_csv('../data/mpg.csv', index=False)
mpg = pd.read_csv("../data/mpg.csv")

# 选择特征和目标变量
X, y = np.asarray(mpg.loc[:, "horsepower"]), np.asarray(mpg.loc[:, "displacement"])

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0, shuffle=True)

# 训练模型
lr_cfs = LinearRegressionClosedFormSol(fit_intercept=True, normalized=True)
lr_cfs.fit(X_train, y_train)
theta = lr_cfs.get_params()
print(theta)

# 预测并计算模型评价指标
y_test_pred = lr_cfs.predict(x_test=X_test)
mse, r2, r2c = lr_cfs.cal_mse_r2(y_test, y_test_pred)
print("均方误差：%.5f,判决系数：%.5f,修正判决系数：%.5f" % (mse, r2, r2c))

# 可视化预测结果
lr_cfs.plt_predict(y_test, y_test_pred, is_sort=False)
lr_cfs.plt_predict(y_test, y_test_pred, is_sort=True)
plt.figure(figsize=(7,5))
plt.plot(X_test, y_test, "ro", label="Test Samples")
plt.plot(X_test, y_test_pred, "k-", lw=1.5, label="Fit Model")
plt.legend(frameon=False)
plt.show()