爬虫代码报错 File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Lib\site-packages\requests\adap

根据提供的引用内容，你的爬虫代码报错的原因是导入的requests模块未安装或安装失败。你可以尝试以下解决方法：

1. 确保已经正确安装了requests模块。可以通过在命令行中运行以下命令来安装requests模块：

   pip install requests

- 打开https://pypi.org/project/requests/页面。
- 在页面上找到"Download files"部分，选择一个适合你的Python版本的requests模块的.whl文件进行下载。
- 打开命令行，进入到你下载的.whl文件所在的目录。
- 运行以下命令进行手动安装：

     pip install 文件名.whl

3. 如果以上方法仍然无法解决问题，可能是其他原因导致的。你可以尝试查看完整的错误信息，以便更好地定位问题所在。你可以将完整的错误信息提供给我，我将尽力帮助你解决问题。

相关问题

FileUsers 86151 AppData Local Programs Python Python37 lib site packages tensorflow python keras engine base layer.py , line 2030, in get output shape atoutput shapeFile "c:Users 86151\AppData Local Programs Python Python37\lib\site-packages\tensorlow python keraslengine base layer.py , line 2603, in get node attribute at indexand thus has no defined+ attr name +RuntimeError: The layer has never been called and thus has no defined output shape.

这个错误是由于在调用模型的某个层之前，该层还未被调用过，因此没有定义输出形状。根据错误信息，看起来是在tensorflow的keras引擎的基础层文件中发生了错误。

要解决这个问题，你可以检查以下几个方面：

1. 确保在使用模型之前正确地构建和编译它。你可以通过调用`model.compile()`方法来编译模型，并确保在调用模型之前先构建模型的所有层。

2. 确保所有的层都正确地被调用过。在使用模型进行预测之前，你需要先调用所有的层，以确保它们都被正确地初始化和计算。

3. 检查代码中是否存在其他潜在的问题，比如层的命名错误、数据输入的形状不匹配等。这些问题也可能导致类似的错误。

如果你能提供更多相关的代码或上下文信息，我可以给出更具体的建议来帮助你解决这个问题。

Traceback (most recent call last): File "D:/pycharts程序/基于機器學習的銷售量預測/main/随机森林模型.py", line 137, in <module> rfr.fit(X_train,y_train) File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\sklearn\ensemble\_forest.py", line 467, in fit for i, t in enumerate(trees) File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\joblib\parallel.py", line 1056, in __call__ self.retrieve() File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\joblib\parallel.py", line 935, in retrieve self._output.extend(job.get(timeout=self.timeout)) File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\multiprocessing\pool.py", line 657, in get raise self._value File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\multiprocessing\pool.py", line 121, in worker result = (True, func(*args, **kwds)) File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\joblib\_parallel_backends.py", line 595, in __call__ return self.func(*args, **kwargs) File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\joblib\parallel.py", line 263, in __call__ for func, args, kwargs in self.items] File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\joblib\parallel.py", line 263, in <listcomp> for func, args, kwargs in self.items] File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\sklearn\utils\fixes.py", line 216, in __call__ return self.function(*args, **kwargs) File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\sklearn\ensemble\_forest.py", line 185, in _parallel_build_trees tree.fit(X, y, sample_weight=curr_sample_weight, check_input=False) File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\sklearn\tree\_classes.py", line 1320, in fit X_idx_sorted=X_idx_sorted, File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\sklearn\tree\_classes.py", line 356, in fit criterion = CRITERIA_REG[self.criterion](self.n_outputs_, n_samples) KeyError: 'rmse'

这个错误发生在 sklearn 的随机森林模型的训练过程中，具体原因是因为你使用了一个不存在的 criterion（评估标准）参数值 'rmse'。随机森林模型只支持以下几种评估标准：

- mse：均方误差
- mae：平均绝对误差
- mape：平均绝对百分比误差
- poisson：泊松回归

请检查你的代码，将 criterion 参数设置为以上几种可用的评估标准之一即可。