fl_score(y_test,predict) TypeError: 'numpy.float64' object is not callable

这个错误提示表明在调用 `fl_score` 函数时，发生了类型错误。具体来说，可能是因为你在代码中使用了 `fl_score` 作为一个函数名或变量名，而这个变量名已经被赋值为一个 `numpy.float64` 类型的对象，所以当你尝试调用它时就会发生类型错误。

要解决这个问题，你需要检查你的代码，确保没有将 `fl_score` 变量名重复赋值为其他类型的对象。如果检查后仍然无法解决问题，你可以尝试在调用 `fl_score` 函数之前，重新定义或重新导入这个函数。

相关问题

AttributeError: 'numpy.float64' object has no attribute 'predict'

这个错误通常是因为你正在尝试使用一个numpy.float64对象的predict方法，但是numpy.float64对象没有predict方法。这可能是因为你没有正确地将数据转换为可以进行预测的格式，或者你正在使用一个不支持predict方法的模型。你可以尝试将数据转换为正确的格式，或者检查你的模型是否正确加载并且支持predict方法。

TypeError: 'KerasRegressor' object is not callable

这个错误通常是因为你将一个不可调用的对象当作函数来调用。在这种情况下，你可能正在使用KerasRegressor对象而不是其方法。

要解决这个问题，你需要确保正确使用KerasRegressor对象的方法。例如，如果你想对KerasRegressor对象进行预测，你应该使用`predict()`方法而不是直接调用对象本身。

下面是一个示例，展示了如何使用KerasRegressor对象进行预测：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.pipeline import Pipeline
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasRegressor

# 创建一个简单的回归模型
def create_model():
    model = Sequential()
    model.add(Dense(10, input_dim=1, activation='relu'))
    model.add(Dense(1))
    model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
    return model

# 生成一些示例数据
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=1, noise=0.1)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 创建KerasRegressor对象
regressor = KerasRegressor(build_fn=create_model, epochs=10, batch_size=10)

# 训练模型
regressor.fit(X_train, y_train)

# 使用模型进行预测
predictions = regressor.predict(X_test)
print(predictions)

在上述代码中，我们创建了一个简单的回归模型，并使用KerasRegressor将其包装起来。然后，我们使用fit()方法来训练模型，并使用predict()方法进行预测。最后，我们将预测结果打印出来。

请确保你正确调用了KerasRegressor对象的方法，并根据你的实际需求进行相应的调整。