NameError: name 'GridSearchCV' is not defined

这个错误通常是因为你没有正确导入 `GridSearchCV`。你需要在代码中添加以下导入语句来解决这个错误：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

`GridSearchCV` 是 Scikit-Learn 库中的一个函数，用于自动化地搜索最佳超参数的组合，以优化机器学习模型的性能。如果没有正确导入该函数，你就无法使用它。

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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。

line 63, in <module> grid_search = GridSearchCV(estimator = grid_model, NameError: name 'grid_model' is not defined

这 error 是因为您在使用 `GridSearchCV()` 函数时，没有定义 `grid_model`。建议您检查代码，确认是否已经定义了 `grid_model` 变量，或者是否有拼写错误。您可以尝试在 `GridSearchCV()` 函数中使用正确的变量名或者重新定义 `grid_model` 变量来解决这个问题。