为什么一直报错真的服了

Question

求有没有人可以看一下哪里出问题了或者是这个到底怎么写出来了 写了一天了一直报错要哭了

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

看起来你在尝试编写一个Python脚本来执行一个宫颈癌（FIGO）分期的预测任务。根据提供的信息，我看到几个可能的问题。首先，让我们解决NameError: name 'pd' is not defined，这表示在你的代码中，Python没有找到名为pd的对象，通常这是由于Pandas库未被正确导入导致的。

确保你已经正确地导入了Pandas库。在你的代码开始处添加以下导入语句：

import pandas as pd

然后，检查你的代码中的拼写错误。例如，在第4步的性能指标计算部分，变量名fl_score应该是f1_score。修正这些拼写错误。

接下来，对于数据集划分，你需要先对整个数据集进行标准化，然后再进行拆分。你的代码中似乎混淆了这两个步骤。请按照以下顺序调整代码：

# ... （之前的导入和读取数据的部分）

# 1. 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(x)

# 2. 数据集划分
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.3, random_state=42)

最后，确保你正确地使用了字典中的模型名称和相应的对象实例化。在计算性能指标的循环中，你应该使用name变量来调用每个模型的名称，而不是硬编码模型名称。修复这部分的代码如下：

# ... （之前的数据预处理和模型定义部分）

# 4. 计算性能指标
for name, model in models.items():
    model.fit(x_train, y_train)
    y_train_pred = model.predict(x_train)
    y_test_pred = model.predict(x_test)
    
    train_accuracy = accuracy_score(y_train, y_train_pred)
    test_accuracy = accuracy_score(y_test, y_test_pred)
    precision = precision_score(y_test, y_test_pred)
    recall = recall_score(y_test, y_test_pred)
    f1 = f1_score(y_test, y_test_pred)
    auc = roc_auc_score(y_test, model.predict_proba(x_test)[:, 1])

    print(f"Model: {name}")
    print(f"Train Accuracy: {train_accuracy:.4f}, Test Accuracy: {test_accuracy:.4f}")
    print(f"Precision: {precision:.4f}, Recall: {recall:.4f}, F1 Score: {f1:.4f}, AUC: {auc:.4f}\n")

将上述更改应用到你的代码中，并运行它。这样应该可以避免之前的错误并正常执行模型训练和评估。如果你仍然遇到问题，请提供具体的错误消息，以便我能进一步协助你。