import pandas as pd import joblib model = joblib.load('rf_model.pkl') data = pd.read_csv('E:\\遍历波段运算\\csv\\11.csv') X = data.drop(['Row', 'Column'], axis=1) # 使用加载的模型进行预测 y_pred = model.loaded.predict(data) print(y_pred)AttributeError: 'RandomForestRegressor' object has no attribute 'loaded'
时间: 2023-12-06 22:03:10 浏览: 32
根据你提供的代码,错误出现在 `y_pred = model.loaded.predict(data)` 这一行,错误信息显示 `RandomForestRegressor` 对象没有 `loaded` 属性。
这是因为在这一行代码中,你使用了 `model.loaded` 来调用模型的 `predict()` 方法,但是 `RandomForestRegressor` 对象没有 `loaded` 属性,因此会出现 AttributeError。
要解决这个问题,只需要将 `model.loaded` 改为 `model` 即可,如下所示:
``` python
import pandas as pd
import joblib
# 加载模型
model = joblib.load('rf_model.pkl')
# 读取数据
data = pd.read_csv('E:\\遍历波段运算\\csv\\11.csv')
# 准备输入数据
X = data.drop(['Row', 'Column'], axis=1)
# 使用加载的模型进行预测
y_pred = model.predict(X)
print(y_pred)
```
在修改后的代码中,我们调用模型的 `predict()` 方法时,直接使用 `model.predict()`,而不是 `model.loaded.predict()`,这样就可以避免 AttributeError 的错误。
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import pandas as pd , data=pd.read_csv()
import pandas as pd是Python中导入pandas库的常用语句,它将pandas库导入并使用别名pd来简化代码书写。
data=pd.read_csv()是pandas库中的一个函数,用于读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象。CSV文件是一种常见的以逗号分隔值的文件格式,用于存储表格数据。
在使用data=pd.read_csv()时,你需要在括号中指定CSV文件的路径或URL,并将读取到的数据赋值给变量data。这样就可以通过data来访问和操作读取到的数据了。
解释这段代码import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv(r'D:\桌面\train.csv') data
这段代码使用 Pandas 库读取指定路径下的名为 "train.csv" 的 CSV 文件,并将其存储在名为 "data" 的 Pandas DataFrame 中。其中,"pd" 是 Pandas 库的别名,"np" 是 NumPy 库的别名。
具体解释如下:
- `import pandas as pd`:导入 Pandas 库,并给它起一个别名 "pd",方便后面调用 Pandas 库中的函数和方法。
- `import numpy as np`:导入 NumPy 库,并给它起一个别名 "np",方便后面调用 NumPy 库中的函数和方法。
- `data = pd.read_csv(r'D:\桌面\train.csv')`:使用 Pandas 库的 read_csv() 函数读取名为 "train.csv" 的 CSV 文件,并将其存储在名为 "data" 的 Pandas DataFrame 中。r'D:\桌面\train.csv' 是文件的绝对路径,前面的 "r" 表示将字符串按照“原始字符串”的方式进行解析,避免特殊字符的转义。
- 最后一行代码没有任何作用,可能是作者在复制粘贴时多余的。