NameError: name 'mean_squared_error' is not defined

这个错误通常是由于没有正确导入所需的库或函数而导致的。

在这种情况下，您需要导入 `mean_squared_error` 函数，它通常位于 `sklearn.metrics` 库中。您可以使用以下代码进行导入：

from sklearn.metrics import mean_squared_error

如果您已经导入了 `sklearn` 库但仍然遇到此错误，请确保您的 `sklearn` 库是最新版本。您可以使用以下命令更新 `sklearn` 库：

!pip install -U scikit-learn

如果您使用的是 Anaconda，则可以使用以下命令更新 `sklearn` 库：

!conda update scikit-learn

请注意，`!pip` 和 `!conda` 命令是用于在 Jupyter Notebook 中安装和更新库的特殊命令。如果您正在使用其他开发环境，则可能需要使用其他命令来更新库。

相关问题

x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=80#测试集梳理为总数180-100 model=SVC(kernel="linear",random_state=123)#使用线性核（rbf） model.fit(x_train_s,y_train)#模型估计 model.score(x_test_s,y_test)#计算预测准确率 model_rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,linear_pred)) #RMSE，计算训练误差 model_mae = mean_absolute_error(y_test,linear_pred) #MAE，计算平均绝对误差 model_r2 = r2_score(y_test, linear_pred) # R2，准确率 print("The RMSE of RBF_SVR: ", model_rmse) print("The MAE of RBF_SVR: ",model_mae) print("R^2 of RBF_SVR: ",model_r2)NameError Traceback (most recent call last) Input In [38], in <cell line: 1>() ----> 1 model_rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,linear_pred)) #RMSE，计算训练误差 2 model_mae = mean_absolute_error(y_test,linear_pred) #MAE，计算平均绝对误差 3 model_r2 = r2_score(y_test, linear_pred) # R2，准确率 NameError: name 'linear_pred' is not defined ,stratify=y,random_state=0)#

这段代码看起来是机器学习相关的代码，使用了SVM（支持向量机）进行分类或回归。其中使用了train_test_split函数对数据进行拆分，然后使用SVC模型进行拟合和评估，最后计算了RMSE、MAE和R2等指标来评估模型的性能。但是在计算RMSE、MAE和R2的时候出现了错误，提示linear_pred未定义。可能是在代码中未定义linear_pred这个变量。

name 'mean_squared_error' is not defined

这个错误提示表明在您的代码中出现了一个未定义的变量或函数名“mean_squared_error”，可能是由于以下原因导致的：
1. 您未正确导入必要的包或模块，因此在使用该函数时无法识别它。
2. 您尝试使用自定义函数或类，但未将其定义为变量或函数名“mean_squared_error”。
3. 您在函数或类的定义之前调用了该函数或类。

要解决这个错误，您可以尝试以下方法：
1. 如果是由于缺少必要的包或模块而导致的问题，请使用import语句导入相关的包或模块。
2. 如果您尝试使用自定义函数或类，请确保将其正确定义，名称与您尝试使用的名称相匹配。
3. 如果是函数或类的定义问题，请将函数或类定义语句放在调用它们的语句之前。

最后，记得在编写Python代码时，保持良好的编码习惯，包括对变量和函数名的清晰、准确的命名和定义。