NameError: name 'accuracy_score' is not defined

这个错误意味着Python解释器无法找到名为`accuracy_score`的函数。这个函数可能是在另一个库或模块中定义的，但是你没有导入它。你需要找到定义这个函数的库或模块并将其导入你的代码中。例如，如果这个函数是在Scikit-learn库中定义的，你需要添加以下行导入该库：

from sklearn.metrics import accuracy_score

如果你已经导入了这个库，但是仍然看到这个错误，那么可能是你的安装不正确。你可以尝试卸载和重新安装这个库来解决这个问题。

相关问题

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) NameError: name 'accuracy_score' is not defined

这个错误通常是因为你没有正确导入 `accuracy_score` 函数。你可以通过在代码开头添加以下语句来解决该问题：

from sklearn.metrics import accuracy_score

这将导入 `accuracy_score` 函数，使其可用于您的代码。

NameError: name 'gridsearch' is not defined

这个错误信息提示您在代码中引用了一个名为`gridsearch`的变量，但是它未被定义。这通常发生在尝试访问一个尚未初始化或者在当前作用域内不存在的变量时。根据您的上下文，这可能是`GridSearchCV`的结果对象`grid_minmax`或类似名字的变量。

在您的代码中，`grid_minmax`是在`fit`方法之后被赋值给`grid_search_result`的，所以在尝试访问`gridsearch`之前，应该先确认`grid_search_result`已经被赋值。以下是修复这个问题的可能部分代码：

# 假设x_train_minmax 和 y_train 已经定义好
grid_minmax = GridSearchCV(knn, param_grid, cv=5, scoring='accuracy', n_jobs=-1)
print('GridSearch on MinMax data')
grid_search_result = grid_minmax.fit(x_train_minmax, y_train)  # 初始化并保存结果

# 现在你可以安全地访问grid_search_result，例如：
best_params = grid_search_result.best_params_
best_accuracy = grid_search_result.best_score_

# 接下来的代码...

如果`gridsearch`是别处试图访问的对象，请确保你在使用它的地方正确拼写了名称，或者确认那个地方应该使用`grid_search_result`或其他正确的变量名。