gre = int(self.gre_edit.text())toefl = int(self.toefl_edit.text()) school = int(self.school_edit.text()) statement = float(self.statement_edit.toPlainText()) recommendation = float(self.recommendation_edit.text()) gpa = float(self.gpa_edit.text()) research = int(self.research_edit.toPlainText())# 调用模型预测函数，获取预测概率 k = np.array([[gre, toefl, school, statement, recommendation, gpa, research]]) prob = reg_scaled.predict(k)# 显示预测结果 msg_box = QMessageBox() msg = '您拿到国外大学录取通知书的概率为：{}'.format(prob * 100) msg_box.information(self, '预测结果', msg) msg_box.exec_() 上述代码无论我输入什么值，输出总是为96.4，请给出解决代码

这里需要对输入数据进行特征缩放，以保证模型能够对不同特征值范围的数据进行处理并获得较为准确的预测结果。你可以使用如下代码对输入数据进行特征缩放：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 假设X是一个n行m列的特征矩阵
# 创建一个MinMaxScaler对象
scaler = MinMaxScaler()
# 对特征矩阵进行缩放
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 将输入数据进行特征缩放
k_scaled = scaler.transform(k)

# 调用模型预测函数，获取预测概率
prob = reg.predict(k_scaled)

在上述代码中，我们首先创建了一个MinMaxScaler对象，并使用fit_transform方法对训练数据进行特征缩放。然后，我们将输入数据k进行特征缩放，使用transform方法对其进行处理。最后，我们调用模型的predict方法，对缩放后的数据进行预测，并将预测结果保存在prob中。需要注意的是，我们在缩放的过程中并没有对目标变量进行缩放，因为它通常不需要进行缩放。

相关问题

gre = int(self.gre_edit.text())toefl = int(self.toefl_edit.text())school = int(self.school_edit.text())statement = float(self.statement_edit.toPlainText())recommendation = float(self.recommendation_edit.text())gpa = float(self.gpa_edit.text())research = int(self.research_edit.toPlainText())# 调用模型预测函数，获取预测概率 k = np.array([[gre, toefl, school, statement, recommendation, gpa, research]])prob = reg_scaled.predict(k)# 显示预测结果 msg_box = QMessageBox() msg = '您拿到国外大学录取通知书的概率为：{}'.format(prob * 100) msg_box.information(self, '预测结果', msg) msg_box.exec_()

这段代码存在一些问题：

1. 第一行到第七行的代码没有使用换行符分隔，应该将它们分成多行，增加可读性。
2. 在第五行代码中，应该使用`self.recommendation_edit.toPlainText()`而不是`self.recommendation_edit.text()`，因为推荐信评分是一个浮点数，需要使用`toPlainText()`方法获取它的值。
3. 在第八行代码中，`reg_scaled`是一个模型对象，但是这段代码中没有给出该对象的定义和初始化代码，建议在代码中添加相应的代码。
4. 在第十行代码中，将预测概率乘以100之后，没有使用`round()`函数将结果四舍五入到小数点后两位，建议在代码中添加相应的代码。

以下是修正后的代码：

gre = int(self.gre_edit.text())
        toefl = int(self.toefl_edit.text())
        school = int(self.school_edit.text())
        statement = float(self.statement_edit.toPlainText())
        recommendation = float(self.recommendation_edit.toPlainText())
        gpa = float(self.gpa_edit.text())
        research = int(self.research_edit.toPlainText())

        # 调用模型预测函数，获取预测概率
        k = np.array([[gre, toefl, school, statement, recommendation, gpa, research]])
        prob = reg_scaled.predict(k)

        # 显示预测结果
        msg_box = QMessageBox()
        msg = '您拿到国外大学录取通知书的概率为：{}%'.format(round(prob[0] * 100, 2))
        msg_box.information(self, '预测结果', msg)
        msg_box.exec_()

def show_result(self): # 获取用户输入数据 gre = int(self.gre_edit.text()) toefl = int(self.toefl_edit.text()) school = int(self.school_edit.text()) statement = float(self.statement_edit.toPlainText()) recommendation

这代码存在问题，最后一行代码没有写完整，缺少了括号和换行。建议将最后一行的代码修改为以下形式：

recommendation = float(self.recommendation_edit.toPlainText())

        # 在这里添加计算结果的代码

同时，建议在计算结果之前添加一些代码，对用户输入数据进行合法性检查，比如检查GRE和TOEFL分数是否在正确的范围内，以及文书和推荐信评分是否在0-5之间等。