name 'LogisticRegression' is not defined

这个错误通常是由于没有正确导入 `LogisticRegression` 类而引起的。在使用 `LogisticRegression` 之前，需要先导入 `sklearn.linear_model` 模块。你可以使用以下代码导入 `LogisticRegression`：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

如果你已经导入了该模块，但仍然出现这个错误，请检查模块是否正确安装。

相关问题

name 'logreg' is not defined

这个错误通常是因为没有定义`logreg`变量导致的。

在使用`logreg`之前，需要先定义并初始化它。例如，使用`sklearn`库中的`LogisticRegression`类来创建一个逻辑回归模型，并将其赋值给`logreg`变量：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 加载数据并拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = load_data()

# 创建逻辑回归模型
logreg = LogisticRegression()

# 在训练集上拟合模型
logreg.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上评估模型
score = logreg.score(X_test, y_test)

# 打印模型准确率
print("Accuracy: {:.2f}%".format(score * 100))

在这个例子中，我们首先加载数据并将其拆分为训练集和测试集。然后，我们创建了一个名为`logreg`的逻辑回归模型，并在训练集上拟合了该模型。最后，我们在测试集上评估模型，并打印模型的准确率。

如果在使用`logreg`变量时出现`NameError: name 'logreg' is not defined`错误，可以检查是否有定义和初始化`logreg`变量。

pyspark环境中 name 'LabeledPoint' is not defined

这个错误通常是因为没有正确导入 `LabeledPoint` 类。`LabeledPoint` 是 `pyspark.ml.linalg` 模块中的一个类，用于表示带有标签的向量数据。

你可以尝试在代码中添加以下导入语句：

from pyspark.mllib.regression import LabeledPoint

如果你使用的是 `pyspark.ml` 模块而不是 `pyspark.mllib` 模块，那么你需要使用以下导入语句：

from pyspark.ml.linalg import Vectors
from pyspark.ml.feature import StringIndexer
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
from pyspark.ml.evaluation import MulticlassClassificationEvaluator
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.classification import RandomForestClassifier
from pyspark.ml.classification import DecisionTreeClassifier
from pyspark.ml.classification import GBTClassifier
from pyspark.ml.classification import NaiveBayes
from pyspark.ml.classification import LinearSVC
from pyspark.ml.classification import OneVsRest
from pyspark.ml.classification import MultilayerPerceptronClassifier

这些导入语句应该能够解决 `LabeledPoint` 未定义的问题。