def split_data(): test_size = float(entry.get()) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=test_size, random_state=0) huafen=(f'X_train: {X_train}, X_test: {X_test}, y_train: {y_train}, y_test: {y_test}') a6=Text(root) a6.place(x=600, y=100,height=100,width=500) a6.insert(END, huafen) return X_train, X_test, y_train, y_test label=tk.Label(root, text='请输入测试集比例：') label.place(x=600,y=65) entry=tk.Entry(root) entry.place(x=700,y=65) button = tk.Button(root, text='划分数据集', command=split_data) button.place(x=850,y=65)怎么把 X_train, X_test, y_train, y_test拿到def外面使用

class Application(tk.Frame): def init(self, master=None): super().init(master) self.master = master self.pack() self.create_widgets() def create_widgets(self): self.test_size_var = tk.StringVar() self.test_size_var.set('0.3') self.test_size_label = tk.Label(self, text='测试集比例：') self.test_size_entry = tk.Entry(self, textvariable=self.test_size_var) self.split_button = tk.Button(self, text='划分数据集', command=self.split_data) # 设置组件的位置 width, height = self.winfo_width(), self.winfo_height() center_x, center_y = width // 2, height // 2 x_offset = -100 y_offset = -30 self.test_size_label.place(x=center_x + x_offset, y=center_y + y_offset) self.test_size_entry.place(x=center_x + x_offset + 80, y=center_y + y_offset) self.split_button.place(x=center_x + x_offset + 180, y=center_y + y_offset) def split_data(self): test_size = self.test_size_var.get() try: test_size = float(test_size) except ValueError: messagebox.showerror('错误', '请输入正确的比例值！') return # 进行数据集划分 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=test_size, random_state=42) print(f'X_train: {X_train}, X_test: {X_test}, y_train: {y_train}, y_test: {y_test}') root = tk.Tk() app = Application(master=root) app.mainloop()

在 split_data 函数中，它首先从 self.test_size_var 中获取用户输入的测试集比例，并将它转换为浮点型。如果转换失败，它会弹出一个错误对话框。接着，它调用了 scikit-learn 库的 train_test_split 函数来进行数据...

class Application(tk.Frame): def init(self, master=None): super().init(master) self.master = master self.pack() self.create_widgets() def create_widgets(self): self.test_size_var = tk.StringVar() self.test_size_var.set('0.3') self.test_size_label = tk.Label(self, text='测试集比例：') self.test_size_label.pack(side='left') self.test_size_entry = tk.Entry(self, textvariable=self.test_size_var) self.test_size_entry.pack(side='left') self.split_button = tk.Button(self, text='划分数据集', command=self.split_data) self.split_button.pack(side='left') def split_data(self): test_size = self.test_size_var.get() try: test_size = float(test_size) except ValueError: messagebox.showerror('错误', '请输入正确的比例值！') return # 进行数据集划分 X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=test_size,random_state=42) huafen=(f'X_train: {X_train}, X_test: {X_test}, y_train: {y_train}, y_test: {y_test}') global c global a6 if c==True: c=False a6=Text(root) a6.place(x=600, y=100,height=100,width=500) a6.insert(END, huafen) else: a6.place_forget() c=True app=Application(master=root) app.place(x=600,y=65)报错can't invoke "place" command: application has been destroyed

从你的代码中看，可能是因为你尝试在Application对象已经被销毁的情况下调用place()方法，导致了这个错误。在这个例子中，你试图将Application对象放置在root窗口中，但是当你关闭root窗口时，Application对象也会被...

class Application(tk.Frame): def init(self, master=None): super().init(master) self.master = master self.pack() self.create_widgets() def create_widgets(self): self.test_size_var = tk.StringVar() self.test_size_var.set('0.3') self.test_size_label = tk.Label(self, text='测试集比例：') self.test_size_label.pack(side='left') self.test_size_entry = tk.Entry(self, textvariable=self.test_size_var) self.test_size_entry.pack(side='left') self.split_button = tk.Button(self, text='划分数据集', command=self.split_data) self.split_button.pack(side='left') def split_data(self): test_size = self.test_size_var.get() try: test_size = float(test_size) except ValueError: messagebox.showerror('错误', '请输入正确的比例值！') return # 进行数据集划分 X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=test_size,random_state=42) huafen=(f'X_train: {X_train}, X_test: {X_test}, y_train: {y_train}, y_test: {y_test}') global c global a6 if c==True: c=False a6=Text(root) a6.place(x=600, y=100,height=100,width=500) a6.insert(END, huafen) else: a6.place_forget() c=True app=Application(master=root) app.place(x=600,y=65)有时候会报错can't invoke "place" command: application has been destroyed有时候就能正常运行怎么改代码

这个错误通常发生在... a6.place(x=600, y=100, height=100, width=500) a6.insert(END, huafen) else: a6.place_forget() c = True 这样就可以避免窗口已经被销毁但仍然调用 place() 方法导致出现错误。

total_bedrooms_mean=data['total_bedrooms'].mean() data['total_bedrooms'].fillna(total_bedrooms_mean,inplace=True) onehot=pd.get_dummies((data[['ocean_proximity']]),prefix='ocean_proximity') data.drop(columns = ['ocean_proximity'],inplace=True) X=pd.concat([data['longitude'],data['latitude'],data['housing_median_age'],data['total_rooms'],data['total_bedrooms'],data['population'],data['households'],data['median_income'],onehot],axis=1) y=[data["median_house_value"]] def split_dataset(): # 读取数据集 #dataset = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10], [11, 12], [13, 14], [15, 16], [17, 18], [19, 20]] # 从填空中读取测试集比例 test_size = float(entry.get()) # 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=test_size,random_state=42) huafen=(f'X_train: {X_train}, X_test: {X_test}, y_train: {y_train}, y_test: {y_test}') a6=Text(root) a6.place(x=2000, y=100,height=100,width=500) a6.insert(END, huafen)报错With n_samples=1, test_size=0.2 and train_size=None, the resulting train set will be empty. Adjust any of the aforementioned parameters.

这个错误提示表明在使用 train_test_split 函数时，测试集的大小为数据集大小的 20%，但 if (stu == NULL) { printf("Error: 内存分配失败！\n"); exit(0); } 是数据集中的样本数量不足以生成训练集和测试集...

X=pd.concat([data["longitude"],data["latitude"],data["housing_median_age"],data["total_rooms"],data["total_bedrooms"],data["population"],data["households"]]) y=data["median_house_value"] def split_dataset(): # 读取数据集 #dataset = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10], [11, 12], [13, 14], [15, 16], [17, 18], [19, 20]] # 从填空中读取测试集比例 test_size = float(entry.get()) # 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=test_size,random_state=0) huafen=(f'X_train: {X_train}, X_test: {X_test}, y_train: {y_train}, y_test: {y_test}') a6=Text(root) a6.place(x=2000, y=100,height=100,width=500) a6.insert(END, huafen) button.config(command=split_dataset) button.place(relx=0.5, rely=0.5, relwidth=0.3, relheight=0.1)报错Found input variables with inconsistent numbers of samples: [1, 20640]

这个错误提示表明在进行训练集和测试集分割时，X和y的样本数量不一致。具体来说，X只包含了10个特征列中的一列，而y包含了整个数据集的目标值列。你需要将所有特征列都加入到X中，使得X和y具有相同的样本数量。修改...

import tkinter as tk from PIL import Image, ImageTk from tkinter import filedialog from sklearn.preprocessing import StandardScaler,LabelEncoder from sklearn.model_selection import train_test_split # 定义全局变量 file_path = "" train_ratio = 0.8 # 划分训练集和测试集 def split_train_test(): global file_path, train_ratio # 读取CSV文件 data = pd.read_csv(file_path) # 划分数据集 train, test = train_test_split(data, train_size=train_ratio) # 显示训练集和测试集大小 text_output.insert(tk.END, "训练集大小：{}\n".format(len(train))) text_output.insert(tk.END, "测试集大小：{}\n".format(len(test))) # 创建主窗口 root = tk.Tk() train_ratio_label = tk.Label(root, text="训练集比例：", fg="dark blue", bg="light yellow") train_ratio_label.pack() train_ratio_entry = tk.Entry(root) train_ratio_entry.pack()split_button = tk.Button(root, text="划分训练集和测试集", bg="light yellow", fg="dark blue", command=split_train_test, relief="raised", borderwidth=3, activebackground="light blue", activeforeground="black") split_button.pack(side="left") # 开始主循环 root.mainloop()怎么样修改代码使用户自行在界面操作之后进行训练集和测试集的划分

train, test = train_test_split(data, train_size=train_ratio) # 显示训练集和测试集大小 text_output.insert(tk.END, "训练集大小：{}\n".format(len(train))) text_output.insert(tk.END, "测试集大小：{}\...

# 划分训练集和测试集 def split_train_test(): global file_path, train_ratio # 获取用户输入的训练集比例 train_ratio = float(train_ratio_entry.get()) # 读取CSV文件 data = pd.read_csv(file_path) # 划分数据集 train, test = train_test_split(data, train_size=train_ratio) # 显示训练集和测试集大小 text_output.insert(tk.END, "训练集大小：{}\n".format(len(train))) text_output.insert(tk.END, "测试集大小：{}\n".format(len(test)))怎么样修改能达到可让用户设置训练集测试集比例，按后完成指定划分的功能

train, test = train_test_split(data, train_size=train_ratio) # 显示训练集和测试集大小 text_output.insert(tk.END, "训练集大小：{}\n".format(len(train))) text_output.insert(tk.END, "测试集大小：{}...

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Application' object has no attribute 'is_alive'

X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X, y, test_size=test_size, random_state=42) huafen = f'X_train: {X_train}, X_test: {X_test}, y_train: {y_train}, y_test: {y_test}' global c global...

python代码tkinter库设计软件界面，实现1.数据集导入功能（设置csv等格式文件导入按钮，按后可导入相关数据集） 2数据预处理选项按钮（设置缺失值处理，数值型数据标准化，类别型数据编码等按钮，按后完成相应操作） 3.训练集测试集划分功能（设置填空按钮，可设置训练集测试集比例，按后完成指定划分） 4.设置模型选择下拉菜单，可选择相应模型，选择后，对相应模型进行训练，测试等 5.设置散点图等图像选择及显示按钮，选择相应图像后，点击，界面可显示对应图形。 6.设置模型评估下拉菜单，可选择相应评价指标，选择后，可进行相应评估，并显示结果

self.train_data, self.test_data = train_test_split(self.data, train_size=ratio) def train_model(self): if self.model_var.get() == "线性回归": self.model = LinearRegression() elif self.model_var....

基于WoodandBerry1和非耦合控制WoodandBerry2来实现控制木材和浆果蒸馏柱控制Simulink仿真.rar

1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

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# 基于Spring Boot框架的用户管理系统 ## 项目简介本项目是一个基于Spring Boot框架的用户管理系统，主要用于实现用户的注册、登录、权限管理等功能。项目使用了Spring Security框架进行身份验证和权限控制，结合JWT（JSON Web Token）实现无状态的会话管理。此外，项目还集成了SQLite数据库，简化了数据库的安装和配置。 ## 项目的主要特性和功能 1. 用户管理用户注册、登录、登出功能。用户信息的增删改查操作。用户密码的修改和重置。 2. 权限管理使用Spring Security进行权限控制。通过JWT实现无状态的会话管理。动态配置权限白名单，允许特定URL无需认证访问。 3. 系统监控获取服务器的基本信息，如CPU、内存、JVM状态等。提供服务器重启功能。 4. 邮件服务

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