ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) Cell In[7], line 25 22 train_X, test_X = X[:train_size], X[train_size:] 23 train_y, test_y = y[:train_size], y[train_size:] ---> 25 from keras.models import Sequential 26 from keras.layers import Dense, LSTM 28 # 创建LSTM模型 ModuleNotFoundError: No module named 'keras'

这个错误提示意味着你没有安装Keras库。你需要在终端或命令行中输入以下命令来安装Keras：

pip install keras

或者

pip3 install keras

如果你还没有安装pip，那么你需要先安装pip，可以在终端或命令行中输入以下命令：

sudo apt-get install python-pip

或者

sudo apt-get install python3-pip

安装完成后，再执行上述安装Keras的命令。

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TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[62], line 3 1 train_x,test_x,train_y,test_y=train_test_split(X,Y,test_size=0.2,random_state=0) 2 model=LinearRegression().fit(train_x,train_y) ----> 3 y_pred=reg.predict(train_x) 4 mse_train=mean_square_error(train_y,y_pred) 5 print(f"模型偏置：{np.round(reg.intercept_,2)}") TypeError: LinearModel.predict() missing 1 required positional argument: 'X'

在你的代码中，出现了一个错误。在第3行中，你使用了 `reg.predict(train_x)` ，但是你之前定义的模型是 `model` 而不是 `reg`。因此，你需要将这行代码修改为 `y_pred = model.predict(train_x)`。

修正后的代码如下所示：

train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=0)
model = LinearRegression().fit(train_x, train_y)
y_pred = model.predict(train_x)
mse_train = mean_square_error(train_y, y_pred)
print(f"模型偏置：{np.round(model.intercept_, 2)}")

请检查你的代码并使用正确的模型对象进行预测。

ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) Cell In[5], line 1 ----> 1 from sklearn.model_selection import train_test_split 2 from scipy.interpolate import UnivariateSpline 3 from sklearn import linear_model ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn'

这个错误提示表明你的代码中使用了 `sklearn` 库，但你的环境中没有安装该库。你可以使用以下命令来安装：

pip install -U scikit-learn

如果你使用的是 Anaconda，可以使用以下命令来安装：

conda install scikit-learn

安装完成后，重启 Jupyter Notebook 或者 Python 解释器，然后再次尝试运行代码即可。