Python 在模型类上循环训练模型并按模型类更改数据帧名称

我正在尝试自动化一个培训管道，并且在更改模型类时重命名输入数据帧时遇到了一些问题

sample_train = [9]
sample_test = [18]
model_class = [0]


for i in sample_train:
    for j in model_class:
        # Define the training datasets -Filter the datasets with model selections
        trainX_M[j] = mldata_pd[(mldata_pd.sample_id == i) & (mldata_pd.training_set_band == j)].drop(
            ['conv_gv_band', 'sample_id', 'training_set_band'], axis=1)
        trainy_M[j] = mldata_pd[(mldata_pd.sample_id == i) & (
            mldata_pd.training_set_band == j)].iloc[:, mldata_pd.columns == 'conv_gv_band']

    trainX_M0, testX, trainy_M0, testy = train_test_split(trainX_M0, trainy_M0,
                                                          test_size=0.2,
                                                          random_state=42)

当

model\u class=0时，我希望有
trainX\u M0
，但收到错误：

名称错误：未定义名称“trainX_M”

您的变量是trainX_M，而不是trainX_M0，cahgne to

trainX_M0[j] = mldata_pd[(mldata_pd.sample_id == i) & (mldata_pd.training_set_band == j)].drop(['conv_gv_band','sample_id','training_set_band'], axis=1)

或者在列表trainX_M和df中附加每个类的所有矩阵
您尝试在
trainX_M[j]=
中的位置j处设置值，与
trainY_M[j]=
相同，并且从错误中可以看出数组
trainX_M
以前没有定义。在你贴的代码里剪了我也看不到一个定义。你确定有一个而且拼写相同吗

如果没有，您可以这样初始化数组trainX\u M（我猜大小与model\u类相同）：

trainX_M = [None] * len(model_class)