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_()