Traceback (most recent call last): File "F:\pythonproject\随机森林\2.py", line 99, in <module> MSE = mean_squared_error(y, pre) File "E:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\metrics\_regression.py", line 438, in mean_squared_error y_type, y_true, y_pred, multioutput = _check_reg_targets( File "E:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\metrics\_regression.py", line 94, in _check_reg_targets check_consistent_length(y_true, y_pred) File "E:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 332, in check_consistent_length raise ValueError( ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [452, 31]

这个错误是由于你的 `y` 和 `pre` 数组的大小不一致所引起的。在这种情况下，`y` 数组的大小为 452，而 `pre` 数组的大小为 31。你需要检查你的代码，找出导致这个问题的原因。可能原因是你在处理数据时没有正确地对齐 `y` 和 `pre` 数组的大小。你可以使用 NumPy 的 `shape` 属性检查数组的大小，然后相应地修改代码，确保 `y` 和 `pre` 的大小一致。

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Traceback (most recent call last): File "C:\Users\86158\PycharmProjects\pythonProject\psnr.py", line 17, in <module> print(psnr(img1, img2)) File "C:\Users\86158\PycharmProjects\pythonProject\psnr.py", line 9, in psnr mse = np.mean((img1-img2)**2) ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (935,1920,3) (1200,1920,3)

这个错误提示是因为您的两张图片的尺寸不同，无法进行运算。在计算 PSNR 时，需要保证两张图片的尺寸大小相等，可以将其中一张图片调整为与另一张图片相同的尺寸。您可以使用 OpenCV 提供的 `resize()` 函数将图片进行缩放，使其尺寸相同，然后再计算 PSNR，具体实现方法如下：

import cv2
import numpy as np

def psnr(img1, img2):
    # 将图片的尺寸调整为相同的大小
    img1 = cv2.resize(img1, (img2.shape[1], img2.shape[0]))
    # 计算 MSE
    mse = np.mean((img1 - img2) ** 2)
    # 计算 PSNR
    if mse == 0:
        return float('inf')
    else:
        pixel_max = 255.0
        psnr = 20 * np.log10(pixel_max / np.sqrt(mse))
        return psnr

img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

print(psnr(img1, img2))

注意，缩放后的图片可能会失真，从而影响 PSNR 的计算结果。因此，尽量保证两张图片的尺寸相同，或者使用其他的图像质量评价指标。

Traceback (most recent call last): File "D:\untitled\粒子群优化算法.py", line 34, in <module> xopt, fopt = pso(loss_function, bounds=bounds, args=(X, y)) TypeError: pso() got an unexpected keyword argument 'bounds' Process finished with exit code 1

这个错误提示说明你的`pyswarm`库版本较低，不支持`bounds`参数。可以尝试升级`pyswarm`库的版本，或者使用`lb`和`ub`参数代替`bounds`参数来设置搜索范围。修改后的代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from pyswarm import pso

# 读取数据
data = pd.read_csv('tomato.csv')

# 数据预处理
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 定义神经网络模型
def nn_model(x, w1, w2, b1, b2):
    a1 = np.dot(x, w1) + b1
    z1 = np.tanh(a1)
    a2 = np.dot(z1, w2) + b2
    return a2

# 定义损失函数
def loss_function(params, *args):
    x, y = args
    w1, w2, b1, b2 = params
    y_pred = nn_model(x, w1, w2, b1, b2)
    mse = np.mean((y - y_pred) ** 2)
    return mse

# 定义粒子群算法的搜索范围
lb = [-1, -1, -1, -1]
ub = [1, 1, 1, 1]

# 运行粒子群算法
xopt, fopt = pso(loss_function, lb=lb, ub=ub, args=(X, y))

# 用最优参数组合构建神经网络模型
w1 = np.array([xopt[0], xopt[1]]).reshape(2, 1)
w2 = np.array([xopt[2], xopt[3]]).reshape(1, 2)
b1 = 0
b2 = 0
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(1,), activation='tanh', solver='lbfgs', random_state=1)
model.coefs_ = [w1, w2]
model.intercepts_ = [b1, b2]

# 预测结果
y_pred = model.predict(X)
print('预测结果：', y_pred)

这个版本的代码中，我们使用`lb`和`ub`参数分别代表搜索范围的上下限。