'set' object has no attribute 'items'代码报错怎么解决呢，具体是这种

Question

不知道怎么改，想要求十倍交叉验证后的几种模型的工作曲线，但出现了这个问题

Answer 1

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

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图片内容

图片中的内容显示了一段Python代码，其中包含了以下几个部分：

1. 一个数组 y_train_predict_clf 和 y_train_predict_proba_clf 的声明。
2. 一个字典 confidence_intervals 的创建，用于存储置信区间。
3. 一个循环，用于计算模型得分的均值和置信区间。
4. 一个绘图代码段，用于可视化不同模型的均方根误差（RMSE）和置信区间。
5. 一个错误信息，指出 'set' object has no attribute 'items'。

问题概括

问题是在进行十倍交叉验证并尝试绘制不同模型的性能比较图时，代码中出现了 'set' object has no attribute 'items' 的错误。

问题出现原因

这个错误通常发生在尝试对一个不是字典（dict）的对象使用 .items() 方法时。在提供的代码片段中，错误出现在尝试迭代 models 对象时，而 models 被错误地声明为一个集合（set），而不是一个字典。

问题解决方案

为了解决这个问题，我们需要确保 models 是一个字典，并且其键（key）是模型的名称，值（value）是模型对象。此外，绘图部分的代码也需要修正，以确保正确地迭代模型并计算它们的性能指标。

提供代码

以下是修改后的代码示例，这段代码假设 models 是一个字典，其键是模型名称，值是模型对象，并且每个模型都有一个 score 方法可以计算交叉验证的得分：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设 models 是一个字典，键是模型名称，值是模型对象
models = {
    'model1': model1,
    'model2': model2,
    # ... 其他模型
}

# 存储每个模型的得分
model_scores = {model_name: [] for model_name in models.keys()}

# 进行十倍交叉验证
for model_name, model in models.items():
    scores = cross_val_score(model, X, y, cv=10)
    model_scores[model_name] = scores

# 计算均值和标准差
for model_name, scores in model_scores.items():
    mean_score = np.mean(scores)
    margin_of_error = 1.96 * np.std(scores) / np.sqrt(len(scores))
    confidence_intervals[model_name] = (mean_score - margin_of_error, mean_score + margin_of_error)

# 绘图
plt.figure(figsize=(10, 6))
for model_name, scores in model_scores.items():
    plt.errorbar([model_name]*len(scores), scores, yerr=np.std(scores), fmt='o', label=model_name)
    plt.xticks(rotation=45)
    plt.xlabel('Models')
    plt.ylabel('Cross-validated Score')
    plt.title('Ten-fold Cross Validation Performance')

plt.legend()
plt.tight_layout()
plt.show()

示例代码运行方式

运行这段代码需要有Python环境，并且安装了必要的库，如 numpy 和 matplotlib。此外，还需要有进行交叉验证的函数 cross_val_score，这通常由 scikit-learn 库提供。

示例代码预期运行结果

如果代码正确运行，你将看到一个包含所有模型名称的条形图，每个模型的得分用一个条形表示，条形上方或下方的误差线表示得分的标准差。图表将展示每个模型在十倍交叉验证中的性能。