NameError: name 'loss_history' is not defined

这个错误通常是因为你在代码中使用了一个未定义的变量或者函数名。在这个特定的错误中，Python告诉我们在代码中找不到名为"loss_history"的变量，可能是因为你在代码中没有定义这个变量或者定义的位置不正确。

如果你想要使用一个名为"loss_history"的变量，首先你需要在代码中定义这个变量，例如：

loss_history = []

这样就定义了一个空列表，名为"loss_history"。如果你在之后的代码中需要向这个列表中添加元素，可以使用append函数，例如：

loss_history.append(loss)

这样就将当前的loss值添加到了loss_history列表的末尾。

如果你确定已经定义了"loss_history"变量，那么可能是因为你的变量定义在了函数内部，而在函数外部使用了这个变量。在这种情况下，你需要将这个变量的定义移到函数外部，或者将变量作为函数的返回值返回。

相关问题

上述代码分别报错：NameError: name 'np' is not defined，NameError: name 'w' is not defined，NameError: name 'loss_history' is not defined，请解决

上述错误是因为你在代码中引用了未定义的变量。下面是修正后的代码，包含了对numpy、初始权重向量w以及历史损失loss_history的初始化：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
data = pd.read_csv('BostonHousingData.csv')
X = data.drop('MEDV', axis=1)  # 特征矩阵
y = data['MEDV']  # 目标变量

# 初始化参数
n_features = X.shape[1]
w = np.random.randn(n_features)  # 初始化随机权重
learning_rate = 0.01
epochs = 1000

# 手动实现梯度下降并记录历史损失
def gradient_descent(X, y, w, learning_rate, epochs):
    m = len(y)
    loss_history = []
    for epoch in range(epochs):
        y_pred = np.dot(X, w)
        loss = (1/m) * np.mean((y - y_pred)**2)
        
        dw = -(2/m) * np.dot(X.T, (y - y_pred))
        w -= learning_rate * dw
        
        loss_history.append(loss)
    
    return w, loss_history

w, loss_history = gradient_descent(X, y, w, learning_rate, epochs)

# 可视化结果
plt.figure(figsize=(10, 6))

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(loss_history)
plt.title('Loss Function vs. Epochs')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.scatter(range(len(y)), y, label='Actual Prices')
plt.plot(range(len(y)), np.dot(X, w), label='Predicted Prices', color='red')
plt.legend()
plt.title('Actual vs. Predicted Prices (50 Samples)')
plt.xlabel('Sample Index')
plt.ylabel('Price')

plt.tight_layout()
plt.show()

现在，代码应该不会报错了。注意这里的`np.random.randn(n_features)`用于初始化随机权重，以便在第一次运行时有初始值。如果你之前已经运行过一次并且得到了w，那么再次运行时需要保留w的值，而不是每次都重新随机初始化。

加载数据 X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1:].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练模型 input_dim=13 hidden_dim=25 output_dim=1 nn=NeuralNetwork(input_dim, hidden_dim, output_dim) learning_rate=0.0016 num_epochs=2000 loss_history=nn.train(X, y, learning_rate, num_epochs) plt.plot(loss_history) plt.title('loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('MSE') X_pred = data_pred.iloc[:, :-1].values y_pred = data_pred.iloc[:, -1:].values y_pred = nn.predict(X_pred)报错NameError: name 'data_pred' is not defined解决代码

你需要先定义 `data_pred` 变量并赋值，再执行 `X_pred = data_pred.iloc[:, :-1].values` 和 `y_pred = data_pred.iloc[:, -1:].values` 这两行代码。例如：

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv('train_data.csv')
data_pred = pd.read_csv('predict_data.csv')

X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1:].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
input_dim = 13
hidden_dim = 25
output_dim = 1
nn = NeuralNetwork(input_dim, hidden_dim, output_dim)
learning_rate = 0.0016
num_epochs = 2000
loss_history = nn.train(X, y, learning_rate, num_epochs)
plt.plot(loss_history)
plt.title('loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('MSE')

X_pred = data_pred.iloc[:, :-1].values
y_pred = data_pred.iloc[:, -1:].values
y_pred = nn.predict(X_pred)