是这里代码的问题吗？ df = pd.read_csv('./Salary_Data.csv') df.head() seq_len = 24 n_seq = 2 hidden_dim = 24 gamma = 1 noise_dim = 32 dim = 128 batch_size = 6 log_step = 100 learning_rate = 5e-4 # train_steps = 5000 train_steps = 100 gan_args = batch_size, learning_rate, noise_dim, 24, 2, (0, 1), dim

这段代码看起来是一段变量赋值的代码，并没有明显的错误。它设置了一些变量，用于后续的代码逻辑。但是，这段代码缺少了导入必要的库，例如`pandas`库。请确保您已经正确导入了所需的库。

另外，这段代码定义了一些变量，但并没有在问题中提到您遇到的具体问题。如果您遇到了错误或问题，请提供更多相关信息，以便我能够帮助您解决问题。

相关问题

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 读取CSV文件 data = pd.read_csv("D:/Salary_data.csv") # 去除缺失值 data.dropna(inplace=True) # 将分类变量转换为虚拟变量 data = pd.get_dummies(data) # 将特征和目标变量分开 X = data.drop('Salary', axis=1) y = data['Salary'] # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 标准化特征 scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) # 创建KNN回归器 knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5) # 在训练集上拟合模型 knn.fit(X_train, y_train) # 在测试集上评估模型 score = knn.score(X_test, y_test) print("R-squared score:", score) R-squared score: 0.6441725303407546 绘制可视化

好的，根据您提供的R-squared score为0.6441725303407546，您可以绘制一张散点图来可视化模型的预测结果和实际结果之间的关系。以下是示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 在测试集上进行预测
y_pred = knn.predict(X_test)

# 绘制散点图
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel("Actual Salary")
plt.ylabel("Predicted Salary")
plt.title("KNN Regression - Actual vs. Predicted Salary")

# 绘制一条直线表示完美预测的情况
min_val = min(y_test.min(), y_pred.min())
max_val = max(y_test.max(), y_pred.max())
plt.plot([min_val, max_val], [min_val, max_val], '--', color='red')

plt.show()

这段代码将生成一个散点图，其中x轴表示实际薪资，y轴表示预测薪资，红色虚线表示完美预测的情况。您可以根据需要自定义图表的样式和布局。

import pandas as pd from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import f1_score # 读取训练集和测试集数据 data_hk = pd.read_csv("员工满意度_train.csv", engine='python') # 填充缺失值 data_hk.fillna(0, inplace=True) data_hk = data_hk.drop(labels=['division'],axis=1) # 将分类特征进行编码 encoder = LabelEncoder() data_hk['package'] = encoder.fit_transform(data_hk['package'].astype(str)) # 划分训练集和验证集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data_hk.iloc[:, 0:-1], data_hk.iloc[:, -1], test_size=0.45, random_state=10) # 模型训练 model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=4) model.fit(X_train, y_train) # 读取测试集数据 forecast_hk = pd.read_csv("员工满意度_test_nolabel.csv", engine='python') forecast_hk = forecast_hk.drop(labels=['division'],axis=1) forecast_hk.fillna(0, inplace=True) forecast_hk['package'] = encoder.transform(forecast_hk['package'].astype(str)) # 在测试集上进行预测 y_predict = model.predict(forecast_hk) # 将预测结果添加到测试集中 forecast_hk['salary'] = y_predict forecast_hk.to_csv("员工满意度_test_nolabel.csv", index=False) # 在验证集上进行预测和评估 y_pred_test = model.predict(X_test) score = f1_score(y_test, y_pred_test, average='macro') print("模型评价（f1-score）：", score)

这段代码是一个使用K最近邻算法进行分类任务的示例代码。它包括了数据预处理、模型训练、预测以及模型评估的步骤。请确保在运行代码之前已经安装了所需的库（pandas、scikit-learn）。

这段代码的功能是基于"员工满意度_train.csv"数据集进行训练，并使用训练好的模型对"员工满意度_test_nolabel.csv"数据集进行预测。最后，将预测结果保存在"员工满意度_test_nolabel.csv"文件中，并计算模型在验证集上的f1-score。

请注意，这段代码只是一个示例，您需要根据您的实际数据和任务进行相应的修改和调整。