python中输入了参数，但仍报错参数缺失missing 1 required positional argument:

Question

 @staticmethod
    def _set_sample_weight(self, sample_weight, n_samples):
        """
        :param sample_weight: 各样本的权重
        :param n_samples: 样本量
        :return:
        """
        if sample_weight is None:
            sample_weight = np.asarray([1.0] * n_samples)
        return sample_weight

在一个类里创建了一个静态方法_set_sample_weight，然后在另外一个方法中引用此方法（如下square_error_gain），输入了参数sample_weight, len(x)，但是还是报错SquareErrorUtils._set_sample_weight() missing 1 required positional argument: 'n_samples'，请问哪里出错了，请求解答！

 def square_error_gain(self, x, y, sample_weight=None):
        """
        :param x: 某个特征变量
        :param y: 对应的目标值
        :param sample_weight:样本权重
        :return:
        """
        sample_weight = self._set_sample_weight(sample_weight, len(x))

Answer 1

晚上好🌙🌙🌙
本答案参考ChatGPT-3.5

问题分析：

根据报错信息来看，发现是在调用_set_sample_weight方法时缺失了一个参数n_samples。

原因分析：

那么为什么会发生这个问题呢？我们可以来看看这两个方法的定义：

def _set_sample_weight(self, sample_weight, n_samples):

def square_error_gain(self, x, y, sample_weight=None):

我们可以发现，在_set_sample_weight方法中有一个参数n_samples，但在square_error_gain方法中并没有这个参数，因此在调用时需要将n_samples传入。

解决方案：

针对这个问题，我们有以下几种解决方案：

1.将n_samples作为参数传入square_error_gain方法中，并在调用时将n_samples传入_set_sample_weight方法中:

def square_error_gain(self, x, y, n_samples, sample_weight=None):
    """
    :param x: 某个特征变量
    :param y: 对应的目标值
    :param n_samples: 样本量
    :param sample_weight:样本权重
    :return:
    """
    sample_weight = self._set_sample_weight(sample_weight, n_samples)

这种方法可以解决问题，但是需要在调用时多传一个参数，可能会带来一些不方便。

2.在square_error_gain方法中调用len(x)来获取n_samples：

def square_error_gain(self, x, y, sample_weight=None):
    """
    :param x: 某个特征变量
    :param y: 对应的目标值
    :param sample_weight:样本权重
    :return:
    """
    n_samples = len(x)
    sample_weight = self._set_sample_weight(sample_weight, n_samples)

这种方法可以避免在调用时多传一个参数，但是可能会带来一些额外的计算。

3.在_set_sample_weight方法中使用len(sample_weight)来获取n_samples:

def _set_sample_weight(self, sample_weight, n_samples=None):
    """
    :param sample_weight: 各样本的权重
    :param n_samples: 样本量
    :return:
    """
    n_samples = len(sample_weight) if n_samples is None else n_samples
    if sample_weight is None:
        sample_weight = np.asarray([1.0] * n_samples)
    return sample_weight

这种方法可以在_set_sample_weight方法中获取n_samples，并且不需要在调用时多传一个参数，相对较为方便。

修改后的代码：

我们可以选择上述任意一种方式来解决问题，这里给出第三种方法的修改后的代码：

class SquareErrorUtils:
    @staticmethod
    def _set_sample_weight(sample_weight, n_samples=None):
        """
        :param sample_weight: 各样本的权重
        :param n_samples: 样本量
        :return:
        """
        n_samples = len(sample_weight) if n_samples is None else n_samples
        if sample_weight is None:
            sample_weight = np.asarray([1.0] * n_samples)
        return sample_weight

    def square_error_gain(self, x, y, sample_weight=None):
        """
        :param x: 某个特征变量
        :param y: 对应的目标值
        :param sample_weight:样本权重
        :return:
        """
        sample_weight = self._set_sample_weight(sample_weight)