NameError: name 'explained_variance_score' is not defined

这个错误通常是因为您没有正确导入sklearn.metrics模块中的explained_variance_score函数。请确保您已经使用import语句导入了该模块和函数，例如：

from sklearn.metrics import explained_variance_score

然后您可以使用explained_variance_score()函数来计算解释方差，例如：

y_true = [3, -0.5, 2, 7]
y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8]
score = explained_variance_score(y_true, y_pred)
print(score)

输出结果应该是0.9571734475374732。

相关问题

----> 1 pd.DataFrame({'方差': pca.explained_variance_, 2 '贡献度':pca.explained_variance_ratio_, 3 '累计贡献度':pca.explained_variance_ratio_.cumsum()}) 4 plt.bar(range(n), pca.explained_variance_ratio_) 5 plt.title('贡献度') AttributeError: 'PCA' object has no attribute 'explained_variance_'

这个错误的原因是PCA对象没有属性explained_variance_。可能是在调用PCA对象之前没有正确地进行PCA降维处理。请检查代码，确保在调用PCA对象之前进行了正确的数据预处理和PCA降维处理。你可以先查看一下数据是否正确，是否包含缺失值或异常值。另外，建议在PCA对象的初始化过程中设置参数n_components，这个参数可以指定降维后的数据维度，例如：pca = PCA(n_components=2)。

NameError: name 'load_automobile' is not defined

非常抱歉，我之前的回答中有误。实际上，`load_automobile`函数并不存在于Scikit-learn库中。如果您想使用汽车数据集，可以使用如下代码将数据集下载到本地：

import pandas as pd

url = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/autos/imports-85.data'
df = pd.read_csv(url, header=None)

这将从UCI机器学习库中下载汽车数据集并将其转换为Pandas DataFrame格式。

然后，您可以按照我之前的回答中的代码对数据进行标准化和PCA分析。

from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import matplotlib.pyplot as plt

# 标准化数据
scaler = StandardScaler()
df_scaled = scaler.fit_transform(df)

# 创建PCA对象并拟合数据
pca = PCA()
pca.fit(df_scaled)

# 查看方差解释比例
print(pca.explained_variance_ratio_)

# 仅保留前两个主成分
pca = PCA(n_components=2)
pca.fit(df_scaled)

# 转换数据并进行可视化
df_pca = pca.transform(df_scaled)
plt.scatter(df_pca[:, 0], df_pca[:, 1])
plt.xlabel('Principal Component 1')
plt.ylabel('Principal Component 2')
plt.show()

希望这次的回答能够帮助您完成PCA分析。