Python I’;I’我遇到了一个困难;名称';x';“未定义”;在jupyter笔记本中 将熊猫作为pd导入 将numpy作为np导入 将matplotlib.pyplot作为plt导入 从sklearn.linear\u模型导入线性回归 从sklearn.metrics导入r2_分数 将statsmodels.api作为sm导入 def传动系(x,y): 从sklearn.linear\u模型导入线性回归 模型=线性回归().拟合(x,y) 回归模型 data=pd.read\u csv(“/home/andand/Downloads/advisting.csv”) 型号=列车(x,y) 新x_=23.0 y_new=模型。预测(x_new) 打印(y_新) NameError回溯(最近一次呼叫上次) 在里面 11返回模型 12 data=pd.read\u csv(“/home/andand/Downloads/advisting.csv”) --->13型=列车(x,y) 14 x=数据 15 x_新=23.0 名称错误:未定义名称“x”
我怀疑我的错误是没有正确导入训练集,请告诉我在这种情况下如何正确导入。首先定义x和y 试一试Python I’;I’我遇到了一个困难;名称';x';“未定义”;在jupyter笔记本中 将熊猫作为pd导入 将numpy作为np导入 将matplotlib.pyplot作为plt导入 从sklearn.linear\u模型导入线性回归 从sklearn.metrics导入r2_分数 将statsmodels.api作为sm导入 def传动系(x,y): 从sklearn.linear\u模型导入线性回归 模型=线性回归().拟合(x,y) 回归模型 data=pd.read\u csv(“/home/andand/Downloads/advisting.csv”) 型号=列车(x,y) 新x_=23.0 y_new=模型。预测(x_new) 打印(y_新) NameError回溯(最近一次呼叫上次) 在里面 11返回模型 12 data=pd.read\u csv(“/home/andand/Downloads/advisting.csv”) --->13型=列车(x,y) 14 x=数据 15 x_新=23.0 名称错误:未定义名称“x”,python,Python,我怀疑我的错误是没有正确导入训练集,请告诉我在这种情况下如何正确导入。首先定义x和y 试一试 您必须知道数据中什么是“x”,什么是“y”。我投票决定结束这个问题,因为它不属于这个网站。请投出2张赞成票?真的非常感谢你的回答,tryAlways很高兴能帮助一位同事 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegressi
您必须知道数据中什么是“x”,什么是“y”。我投票决定结束这个问题,因为它不属于这个网站。请投出2张赞成票?真的非常感谢你的回答,tryAlways很高兴能帮助一位同事
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score
import statsmodels.api as sm
def train(x, y):
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression().fit(x,y)
return model
data = pd.read_csv("/home/andand/Downloads/Advertising.csv")
model = train(x,y)
x_new = 23.0
y_new = model.predict(x_new)
print(y_new)
NameError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-d0295eb57fc4> in <module>
11 return model
12 data = pd.read_csv("/home/andand/Downloads/Advertising.csv")
---> 13 model = train(x,y)
14 x = data
15 x_new = 23.0
NameError: name 'x' is not defined
data = pd.read_csv("/home/andand/Downloads/Advertising.csv")
y = data[-1]
x = data[:-1]
model = train(x,y)