Traceback (most recent call last): File "D:\python\lib\site-packages\sklearn\metrics\_scorer.py", line 430, in get_scorer scorer = copy.deepcopy(_SCORERS[scoring]) KeyError: 'mean_squared_error' During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "D:\tokamaka\实验集\Python\python利用支持向量机SVM进行时间序列预测（数据+源码）\demo.py", line 101, in <module> grid_search.fit(X_train,y_train) File "D:\python\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_search.py", line 776, in fit scorers = check_scoring(self.estimator, self.scoring) File "D:\python\lib\site-packages\sklearn\metrics\_scorer.py", line 479, in check_scoring return get_scorer(scoring) File "D:\python\lib\site-packages\sklearn\metrics\_scorer.py", line 432, in get_scorer raise ValueError( ValueError: 'mean_squared_error' is not a valid scoring value. Use sklearn.metrics.get_scorer_names() to get valid options.

这个错误提示是因为`mean_squared_error`不是一个可用的评分指标，可以使用`sklearn.metrics.get_scorer_names()`函数获取可用的评分指标列表。如果您想使用`mean_squared_error`作为评分指标，可以使用`make_scorer`函数进行自定义。

示例代码如下：

from sklearn.metrics import make_scorer, mean_squared_error
mse_scorer = make_scorer(mean_squared_error)

然后在`GridSearchCV`中将`scoring`参数设置为`mse_scorer`即可。

grid_search = GridSearchCV(svm_reg, param_grid, cv=5, scoring=mse_scorer)

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Traceback (most recent call last): File "D:\Python38\lib\site-packages\pytools\__init__.py", line 44, in <module> from typing import SupportsIndex, Concatenate ImportError: cannot import name 'Concatenate' from 'typing' (D:\Python38\lib\typing.py) During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "<pyshell#23>", line 1, in <module> from pycuda.compiler import SourceModule File "D:\Python38\lib\site-packages\pycuda\compiler.py", line 1, in <module> from pytools import memoize File "D:\Python38\lib\site-packages\pytools\__init__.py", line 46, in <module> from typing_extensions import SupportsIndex, Concatenate ImportError: cannot import name 'Concatenate' from 'typing_extensions' (D:\Python38\lib\site-packages\typing_extensions.py)

如果出现 `ImportError: cannot import name 'Concatenate' from 'typing'` 错误，可能是因为 PyCUDA 依赖的 `typing` 模块版本过低所致。可以尝试更新 `typing` 模块或者升级 Python 到最新版本。另外，也可以尝试升级 PyCUDA 到最新版本，最新版本的 PyCUDA 已经支持 Python 3.9。

D:\Python37\python.exe D:/PycharmProjects/TensorFlow/Load-forecasting/Electric-Power-Hourly-Load-Forecasting-using-Recurrent-Neural-Networks-master/load_forecasting.py Traceback (most recent call last): File "D:/PycharmProjects/TensorFlow/Load-forecasting/Electric-Power-Hourly-Load-Forecasting-using-Recurrent-Neural-Networks-master/load_forecasting.py", line 5, in <module> from keras.layers.core import Dense, Activation, Dropout File "D:\Python37\lib\site-packages\keras\__init__.py", line 21, in <module> from keras import models File "D:\Python37\lib\site-packages\keras\models\__init__.py", line 18, in <module> from keras.engine.functional import Functional File "D:\Python37\lib\site-packages\keras\engine\functional.py", line 26, in <module> from keras import backend File "D:\Python37\lib\site-packages\keras\backend.py", line 32, in <module> from keras import backend_config File "D:\Python37\lib\site-packages\keras\backend_config.py", line 33, in <module> @tf.__internal__.dispatch.add_dispatch_support AttributeError: module 'tensorflow.compat.v2' has no attribute '__internal__' 进程已结束，退出代码为 1

根据您提供的错误信息，看起来您在运行一个脚本时遇到了模块导入错误。脚本中的 `load_forecasting.py` 文件无法导入 `keras` 模块的一些组件。

这个问题通常是由版本不兼容或依赖项问题引起的。在最新版本的 TensorFlow 中，`keras` 被整合到 TensorFlow 的核心中，而不再是单独的模块。由于这种变化，可能会导致一些旧脚本在导入 `keras` 组件时出现错误。

为了解决这个问题，您可以尝试以下方法：

1. 更新依赖项：
- 确保您的 TensorFlow 和 Keras 版本是最新的。您可以使用 `pip` 命令更新它们，例如 `pip install --upgrade tensorflow keras`。
- 更新其他相关依赖项，如 NumPy、Pandas 等。

2. 修改导入语句：
- 如果您的 TensorFlow 版本是 2.x，可以尝试将导入语句修改为 `from tensorflow.keras.layers import Dense, Activation, Dropout`。
- 如果您使用的是旧版本的 TensorFlow（1.x），则修改导入语句为 `from keras.layers.core import Dense, Activation, Dropout`。

请根据上述建议检查和调试您的代码，以解决模块导入错误。如果问题仍然存在，请提供更多关于脚本、项目结构和依赖项的信息，我将尽力提供更多帮助。