new_ames<-read.csv("C:/Users/Administrator/Desktop/New_ames1.csv") Error in exists(cacheKey, where = .rs.WorkingDataEnv, inherits = FALSE) : invalid first argument Error in assign(cacheKey, frame, .rs.CachedDataEnv) : attempt to use zero-length variable name

这个错误可能是由于 R 无法找到指定的文件路径而导致的。请确保您提供的文件路径是正确的，并且文件名和后缀名是正确的。同时，也要确保您有足够的文件读取权限。

如果您确定文件路径是正确的，并且您仍然无法解决问题，请尝试使用 `file.exists()` 函数检查文件是否存在。如果文件存在，您可以尝试在读取文件时指定参数 `header = TRUE` 来指示文件包含标题行。

如果您仍然无法解决问题，请提供更多的代码和上下文，以便我可以更好地帮助您解决问题。

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win10 下如何安装########## <?xml version="1.0"?> <package format="3"> <name>trac_ik_lib</name> <version>1.6.6</version> <description> TRAC-IK is a faster, significantly more reliable drop-in replacement for KDL's pseudoinverse Jacobian solver. The TRAC-IK library has a very similar API to KDL's IK solver calls, except that the user passes a maximum time instead of a maximum number of search iterations. Additionally, TRAC-IK allows for error tolerances to be set independently for each Cartesian dimension (x,y,z,roll,pitch.yaw). </description> <author>Patrick Beeson</author> <author>Barrett Ames</author> <maintainer email="robotics@traclabs.com">TRACLabs Robotics</maintainer> <license>BSD</license> <buildtool_depend>catkin</buildtool_depend> <build_depend>boost</build_depend> <build_depend>cmake_modules</build_depend> <build_depend>eigen</build_depend> <build_depend>kdl_parser</build_depend> <build_depend>libnlopt-dev</build_depend> <build_depend condition="$ROS_DISTRO == noetic">libnlopt-cxx-dev</build_depend> <build_depend>pkg-config</build_depend> <build_depend>roscpp</build_depend> <build_depend>urdf</build_depend> <build_export_depend condition="$ROS_DISTRO == noetic">libnlopt-cxx-dev</build_export_depend> <exec_depend>boost</exec_depend> <exec_depend>kdl_parser</exec_depend> <exec_depend>libnlopt-dev</exec_depend> <exec_depend>libnlopt0</exec_depend> <exec_depend>roscpp</exec_depend> <exec_depend>urdf</exec_depend> </package>

这是一个 ROS 包的描述文件，需要使用 ROS 环境来安装和使用。

在 Win10 上安装 ROS 可以参考以下步骤：

1. 安装虚拟机软件，例如 VMware Workstation 或 VirtualBox。

2. 下载 Ubuntu 镜像，可以从 Ubuntu 官网下载。

3. 创建一个新的虚拟机，将 Ubuntu 镜像作为虚拟机的启动盘。

4. 启动虚拟机，按照 Ubuntu 的安装向导进行安装。

5. 在 Ubuntu 中安装 ROS，可以参考 ROS 官方文档中的安装指南。

6. 下载 trac_ik_lib 包，将包放置在 ROS 工作空间的 src 目录中。

7. 在 ROS 工作空间的根目录中，运行以下命令编译 trac_ik_lib 包：

catkin_make

8. 运行以下命令激活 ROS 环境：

source devel/setup.bash

9. 运行以下命令启动 trac_ik_lib：

roslaunch trac_ik_lib trac_ik.launch

这些步骤完成后，trac_ik_lib 就可以在 Win10 上使用了。

unction load_boston is deprecated; `load_boston` is deprecated in 1.0 and will be removed in 1.2. The Boston housing prices dataset has an ethical problem. You can refer to the documentation of this function for further details. The scikit-learn maintainers therefore strongly discourage the use of this dataset unless the purpose of the code is to study and educate about ethical issues in data science and machine learning. In this special case, you can fetch the dataset from the original source:: import pandas as pd import numpy as np data_url = "http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston" raw_df = pd.read_csv(data_url, sep="\s+", skiprows=22, header=None) data = np.hstack([raw_df.values[::2, :], raw_df.values[1::2, :2]]) target = raw_df.values[1::2, 2] Alternative datasets include the California housing dataset (i.e. :func:`~sklearn.datasets.fetch_california_housing`) and the Ames housing dataset. You can load the datasets as follows:: from sklearn.datasets import fetch_california_housing housing = fetch_california_housing() for the California housing dataset and:: from sklearn.datasets import fetch_openml housing = fetch_openml(name="house_prices", as_frame=True) for the Ames housing dataset. warnings.warn(msg, category=FutureWarning) 线性回归模型的RMSE: 4.928602182665355 决策树回归模型的RMSE: 3.2273949915330395 随机森林回归模型的RMSE: 2.8109631609391226

这段提示信息的意思是，函数load_boston已经被弃用了，在1.0版本中已经弃用，在1.2版本中将被删除。波士顿房价数据集存在伦理问题，因此强烈不建议在非研究和教育伦理问题的情况下使用该数据集。如果要研究和教育有关伦理问题的数据科学和机器学习，可以从原始来源获取数据集。此外，还提供了替代数据集，包括加利福尼亚房屋数据集和埃姆斯房屋数据集。最后，给出了三种模型的RMSE值。