File "c:\Users\XM_Ta\OneDrive\Desktop\实验一\任务二：线性模型\加州房价ridge 回归_代码\ridge_regression\ridge_regression.py", line 267, in <module> main() File "c:\Users\XM_Ta\OneDrive\Desktop\实验一\任务二：线性模型\加州房价ridge 回归_代码\ridge_regression\ridge_regression.py", line 214, in main x_train, y_train, x_val, y_val, target_fn, coefs_true, featurize = load_problem(lasso_data_fname) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "c:\Users\XM_Ta\OneDrive\Desktop\实验一\任务二：线性模型\加州房价ridge 回归_代码\ridge_regression\setup_problem.py", line 95, in load_problem f_myfile = open(file_name, 'rb') ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'lasso_data.pickle'

从错误信息来看，问题出在 `load_problem` 函数中尝试打开名为 `'lasso_data.pickle'` 的文件时失败了。这通常是因为文件路径不正确或文件不存在。 以下是解决问题的步骤： 1. **确认文件是否存在**：确保 `'lasso_data.pickle'` 文件存在于代码运行的工作目录中。 2. **指定完整路径**：如果文件不在当前工作目录中，需要提供文件的完整路径。 3. **处理文件缺失的情况**：如果文件确实不存在，可以手动生成数据集或下载所需的文件。 ### 解决方案 #### 1. 确认文件是否存在 在运行代码之前，先检查文件是否存在于当前工作目录中。可以通过以下 Python 代码检查： ```python import os file_name = 'lasso_data.pickle' if not os.path.exists(file_name): print(f"Error: File '{file_name}' not found in the current directory.") else: print(f"File '{file_name}' exists.") ``` 如果文件不存在，可以尝试以下方法之一： - 将文件放置到当前工作目录中。 - 使用完整路径访问文件。 #### 2. 指定完整路径 如果文件存储在其他目录中，可以修改 `load_problem` 函数调用时的参数为文件的完整路径。例如： ```python lasso_data_fname = r"C:\path\to\your\file\lasso_data.pickle" x_train, y_train, x_val, y_val, target_fn, coefs_true, featurize = load_problem(lasso_data_fname) ``` #### 3. 处理文件缺失的情况 如果文件确实不存在，可以手动生成一个简单的数据集来替代。以下是一个生成简单线性回归数据集的示例代码： ```python import numpy as np import pickle def generate_simple_dataset(): # 生成简单的线性回归数据 np.random.seed(42) n_samples = 100 x_train = np.random.rand(n_samples, 1) * 10 # 特征范围 [0, 10] y_train = 3 * x_train.squeeze() + np.random.randn(n_samples) * 2 # 目标值 y = 3x + 噪声 n_val_samples = 50 x_val = np.random.rand(n_val_samples, 1) * 10 y_val = 3 * x_val.squeeze() + np.random.randn(n_val_samples) * 2 # 定义目标函数和真实系数 target_fn = lambda x: 3 * x coefs_true = np.array([3]) # 定义特征化函数 def featurize(x): return np.hstack([x**i for i in range(1, 6)]) # 使用多项式特征 # 保存数据集到文件 data = { 'x_train': x_train, 'y_train': y_train, 'x_val': x_val, 'y_val': y_val, 'target_fn': target_fn, 'coefs_true': coefs_true, 'featurize': featurize } with open('lasso_data.pickle', 'wb') as f: pickle.dump(data, f) # 调用生成数据集函数 generate_simple_dataset() ``` 上述代码生成了一个简单的线性回归数据集，并将其保存为 `'lasso_data.pickle'` 文件。这样可以避免因文件缺失导致的错误。 #### 修改 `load_problem` 函数以加载生成的数据 确保 `setup_problem.py` 中的 `load_problem` 函数能够正确加载生成的数据。以下是可能的实现： ```python import pickle def load_problem(file_name): with open(file_name, 'rb') as f: data = pickle.load(f) return (data['x_train'], data['y_train'], data['x_val'], data['y_val'], data['target_fn'], data['coefs_true'], data['featurize']) ``` ### 解释 1. **生成数据集**： - 使用 `numpy` 生成简单的线性回归数据。 - 添加噪声以模拟真实世界中的不确定性。 - 使用多项式特征扩展原始特征空间。 2. **保存数据集**： - 使用 `pickle` 模块将生成的数据保存为 `'lasso_data.pickle'` 文件。 3. **加载数据集**： - 在 `load_problem` 函数中，使用 `pickle.load` 加载数据。 ###