这个脚本报错了，给我修改后的完整代码

由于您没有提供具体的错误信息，我会假设您遇到了常见的代码错误或配置问题。如果是因为缺少导入模块导致报错，例如某个函数未找到，您可以检查一下是否遗漏了导入。如果是数据处理的问题，比如数据列名不匹配，那么可能需要核对输入数据和代码中的对应名称。

下面是一个修复版的示例，我假设原代码中可能存在的问题是缺失了`calculate_future_features`函数的导入和可能的数据预处理错误：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings

# 修正：确保所有需要的函数都已导入
from some_module import calculate_future_features  # 如果该函数不在当前文件，需要导入相应的模块

# 忽略警告
warnings.filterwarnings('ignore')

# 定义数据
data = {
    'Pet_Market_Size': [332, 356, 389, 421, 455],
    'GDP_Per_Capita': [10143, 10408, 12617, 12662, 12614],
    'Urbanization_Rate': [44.38, 45.4, 46.7, 47.7, 48.3],
    'Pet_count': [9915, 10048, 11235, 11655, 12155],
    'Marriage_rate': [0.66, 0.58, 0.54, 0.48, 0.54],
    'Year': [2019, 2020, 2021, 2022, 2023]
}
df = pd.DataFrame(data)

# ...（后续代码保持不变）

# 修复：假设数据预处理部分无误，直接计算相关性
selected_features = df.corr().loc['Pet_Market_Size', abs(df.corr()['Pet_Market_Size']) > 0.5].index.tolist()
selected_features.remove('Pet_Market_Size')

# ...（后续代码保持不变）

如果您能提供详细的错误信息，我可以给出更准确的解决方案。同时，