--------------------------------------------------------------------------- NameError Traceback (most recent call last) Input In [18], in <cell line: 18>() 23 pipe.set_params(model__cv=10) 24 pipe.set_params(model__alphas=alphas) ---> 25 fit_and_plot(pipe) 27 print(name, model.alpha_) NameError: name 'fit_and_plot' is not defined

### 解决方案 `NameError: name 'fit_and_plot' is not defined` 错误表明程序试图调用一个名为 `fit_and_plot` 的函数，但该函数尚未被定义或导入到当前作用域中。以下是可能的原因以及解决方案： #### 可能原因分析 1. **函数未定义** 如果代码中确实不存在 `fit_and_plot` 函数，则需要检查是否有拼写错误或者遗漏了实现部分。 2. **模块未正确导入** 若 `fit_and_plot` 是某个外部库中的方法，则可能是由于缺少必要的导入语句导致的。例如，在某些情况下，`fit_and_plot` 可能是一个自定义工具包的一部分，或者是第三方库的功能之一。 3. **上下文依赖问题** 假设 `fit_and_plot` 来源于特定文件（如 utils.py），则需确认是否已将其正确定义并引入至主脚本中[^3]。 --- #### 实现修复建议 ##### 方法一：手动定义 fit_and_plot 函数 如果目标是创建自己的版本来完成模型拟合与绘图操作，可以参考如下模板构建逻辑： ```python def fit_and_plot(model, X_train, y_train, X_test, y_test): """ Fit a model on training data and then visualize its performance. Parameters: model (object): The machine learning estimator instance from scikit-learn or similar libraries. X_train (array-like): Training feature set. y_train (array-like): Target labels corresponding to the training features. X_test (array-like): Test feature set used for evaluation after fitting. y_test (array-like): Ground truth values associated with test samples. Returns: None; displays plots based upon fitted results instead of returning anything explicitly. """ # Train Model model.fit(X_train, y_train) # Predictions & Evaluation Metrics Computation Here If Needed # Example Visualization Code Below For Demonstration Purposes Only import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(range(len(y_test)), y_test, color="blue", label="Actual Values") predictions = model.predict(X_test) plt.plot(predictions, color="orange", linewidth=2, linestyle="--", label="Predicted Line") plt.legend() plt.show() ``` 上述片段展示了如何封装训练过程及其可视化展示流程于单一功能之中[^2]。 ##### 方法二：验证现有资源路径 当怀疑缺失项属于项目内部其他位置时，请仔细核验目录结构是否存在对应源码文档；比如先前提到过的 common/utils.py 文件夹下寻找匹配名称的方法声明[^3]。 另外值得注意的是，假如所使用的框架已经内置类似用途接口的话——像 Scikit-Learn 提供 Learning Curve 绘制支持那样——那么可以直接利用官方 API 而无需另行编写额外辅助类目[^3]: ```python from sklearn.model_selection import learning_curve import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt train_sizes_abs, train_scores, validation_scores = \ learning_curve( estimator=model, X=X_data, y=y_labels, cv=5 # Cross-validation folds count here... ) plt.fill_between(train_sizes_abs.mean(axis=-1), train_scores.mean(axis=1) - train_scores.std(axis=1)*0.1, train_scores.mean(axis=1) + train_scores.std(axis=1)*0.1, alpha=.1, color="r") plt.fill_between(train_sizes_abs.mean(axis=-1), validation_scores.mean(axis=1)-validation_scores.std(axis=1)*0.1, validation_scores.mean(axis=1)+validation_scores.std(axis=1)*0.1, alpha=.1, color="g") plt.grid(True) plt.xlabel("Training examples") plt.ylabel("Score") plt.ylim((0., 1.)) plt.title('Learning Curves') plt.legend(['Train Score', 'Validation Score']) plt.show() ``` 此处通过调用 `learning_curve()` 自动获取不同样本规模下的交叉验证得分情况，并借助 Matplotlib 库呈现趋势变化图表形式. --- ### 总结说明 综上所述，“fit_and_plot” 名字空间冲突引发异常的根本原因是缺乏清晰明确定义或是适当加载机制所致。针对具体场景采取相应措施即可有效规避此类状况发生。 相关问题