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import matplotlib.pyplot as plt ^ IndentationError: unexpected indent

时间: 2025-04-24 16:26:17 浏览: 27
<think>好的,用户现在遇到了两个问题:NeuralProphet初始化时出现的`holidays_prior_scale`参数错误,以及matplotlib导入时的缩进错误。我需要分别解决这两个问题,同时参考用户提供的引用和之前的回答。 首先,关于NeuralProphet的错误,用户之前已经得到过解决方案,但可能仍有疑问。根据之前的回答,错误原因是版本不兼容,旧参数在新版本中被重构。需要检查用户是否按照建议升级了版本或者调整了参数设置。此外,用户提供的引用中有其他类似的参数错误案例,比如LoraConfig和OpenAI Client的例子,都是由于API版本变化导致参数名变更或废弃。这些案例可以类比到NeuralProphet的问题,进一步确认是版本问题。 接下来,关于matplotlib的缩进错误,用户提到导入时出现IndentationError。根据引用[4],用户可能在设置图例时使用了错误的参数名,但这里的问题是在导入时出现缩进错误,这通常与代码的格式有关,比如在函数或类定义中缩进不一致。需要检查用户的代码中是否有在导入语句附近存在错误的缩进,例如在函数内部或条件语句中错误地缩进了导入语句。 现在需要将这两个问题的解决方案分步骤整理出来,确保用户能够清楚地进行操作。对于NeuralProphet,需要再次强调版本升级或参数替换的方法,可能还要提到如何验证安装版本是否正确。对于matplotlib的缩进错误,需要指导用户检查代码结构,确保导入语句没有不必要的缩进,并提供示例说明正确的导入方式。 同时,用户可能对版本管理和代码格式不太熟悉,需要以简单明了的方式解释,避免使用过多技术术语。确保每个步骤都有明确的命令或代码示例,方便用户直接复制操作。另外,参考之前的引用中的解决方案,比如降级库版本或更换参数名,可以强化用户对问题原因的理解,帮助他们未来遇到类似问题时能够自主排查。</think>--- ### NeuralProphet参数错误解决方案(`holidays_prior_scale`) #### **错误原因** `holidays_prior_scale`是旧版NeuralProphet(v0.3及以下)的参数,在v0.4+版本中已被重构为`config_train.holidays["prior_scale"]`[^1]。 --- #### **解决方案** 1. **升级版本(推荐)** ```bash pip install neuralprophet --upgrade # 确保版本≥0.4.0 ``` 2. **使用新版语法** ```python from neuralprophet import NeuralProphet model = NeuralProphet(seasonality_mode="additive") # 替代旧版holidays_mode model.config_train.holidays = {"prior_scale": 1.0} # 替代旧版holidays_prior_scale model = model.add_country_holidays("US") # 必须在此处添加节假日 ``` 3. **验证版本** ```python import neuralprophet print(neuralprophet.__version__) # 应输出≥0.4.0 ``` --- ### matplotlib缩进错误(`IndentationError`)修复方案 #### **错误原因** `IndentationError`通常由以下原因引发: 1. 混合使用空格和制表符(Tab) 2. 函数/类定义中缺少缩进 3. 多行导入语句未对齐 --- #### **解决方案** 1. **检查代码结构** ```python # ✅ 正确示例(无缩进) import matplotlib.pyplot as plt # ❌ 错误示例(错误缩进) import matplotlib.pyplot as plt # 触发IndentationError ``` 2. **统一缩进字符** - 在IDE中设置:**将所有制表符转换为空格**(推荐使用4空格缩进) - 示例配置(VS Code): ```json "editor.insertSpaces": true, "editor.tabSize": 4 ``` 3. **修复多行导入** ```python # ✅ 正确多行导入 from matplotlib import ( pyplot as plt, patches, animation ) # ❌ 错误示例(第二行未对齐) from matplotlib import ( pyplot as plt, patches # 缩进不一致 ) ``` --- ### 关联问题参考 1. **参数名变更**(类似引用[1][4]) - `holidays_prior_scale` → `config_train.holidays`(NeuralProphet) - `ncols` → `ncol`(matplotlib图例列数参数)[^4] 2. **版本冲突**(类似引用[2][5]) ```bash # 若需降级matplotlib(不推荐) pip install matplotlib==3.5.0 # 指定稳定版本 ``` --- ### 验证修复结果 1. **NeuralProphet** ```python model = NeuralProphet() print(model.config_train.holidays) # 应输出默认配置字典 ``` 2. **matplotlib** ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3]) # 无报错即修复成功 ``` --- ### 引用说明 [^1]: NeuralProphet官方文档v0.4版本更新说明 [^4]: matplotlib图例参数命名规范(`ncol` vs `ncols`)
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import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import LogisticRegression, LogisticRegressionCV from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score, roc_auc_score, classification_report import statsmodels.api as sm from pygam import LogisticGAM, s, te import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import os from pathlib import Path # 设置中文显示 plt.rcParams["font.family"] = ["SimHei", "WenQuanYi Micro Hei", "Heiti TC"] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题 plt.rcParams['figure.dpi'] = 300 # 提高图像分辨率 plt.rcParams['figure.figsize'] = (10, 6) # 默认图像大小 # 创建输出目录 output_dir = Path("模型结果与图像") output_dir.mkdir(exist_ok=True) # 1. 数据读取与预处理 def load_and_preprocess_data(file_path): # 读取数据 try: data = pd.read_excel(file_path) print(f"成功读取数据,原始数据形状: {data.shape}") except Exception as e: print(f"读取数据失败: {e}") # 生成模拟数据用于测试 print("生成模拟数据用于测试...") np.random.seed(42) n_samples = 1000 # 生成基础特征 data = pd.DataFrame({ '心率(次/分)': np.random.randint(60, 120, n_samples), '血氧饱和度(%)': np.random.randint(85, 100, n_samples), '呼吸频率(次/分)': np.random.randint(12, 30, n_samples), '体温(℃)': np.round(np.random.normal(37, 0.5, n_samples), 1), 'GCS评分(分)': np.random.randint(3, 15, n_samples), '转运时长(min)': np.random.randint(5, 60, n_samples), '转运距离(km)': np.random.randint(1, 50, n_samples), '转运人员': np.random.choice(['护工', '医师+护士', '护士'], n_samples), '镇静剂使用': np.random.randint(0, 2, n_samples), '呼吸支持': np.random.choice(['无', '鼻氧管', '无创通气', '有创通气'], n_samples), '年龄': np.random.randint(18, 90, n_samples), 'APACHE II评分': np.random.randint(0, 40, n_samples), '既往高血压史': np.random.randint(0, 2, n_samples) }) # 生成目标变量(基于已知风险因素) risk = ( 0.03 * data['年龄'] + -0.15 * data['GCS评分(分)'] + 0.015 * data['转运时长(min)'] + 0.2 * data['既往高血压史'] + -0.02 * data['血氧饱和度(%)'] ) # 添加非线性效应 risk += np.where(data['GCS评分(分)'] < 8, 2.0, 0) # GCS < 8 风险增加 risk += np.where(data['转运时长(min)'] > 20, 0.015 * (data['转运时长(min)'] - 20), 0) # 转运时长>20分钟的额外风险 risk += np.where(data['年龄'] > 65, 0.02 * (data['年龄'] - 65), 0) # 年龄>65岁的额外风险 # 转换为概率 prob = 1 / (1 + np.exp(-risk)) data['病情变化'] = np.random.binomial(1, prob) # 处理缺失值 initial_shape = data.shape data = data.dropna() print(f"删除缺失值后的数据形状: {data.shape} (删除了{initial_shape[0] - data.shape[0]}行)") # 选取参与分析的字段 selected_vars = ['心率(次/分)', '血氧饱和度(%)', '呼吸频率(次/分)', '体温(℃)', 'GCS评分(分)', '转运时长(min)', '转运距离(km)', '转运人员', '镇静剂使用', '呼吸支持', '年龄', 'APACHE II评分', '既往高血压史', '病情变化'] # 确保所有必要字段都存在 missing_vars = [var for var in selected_vars if var not in data.columns] if missing_vars: print(f"警告: 数据中缺少以下变量: {missing_vars}") # 从selected_vars中移除缺失的变量 selected_vars = [var for var in selected_vars if var in data.columns] data = data[selected_vars].copy() # 对分类变量进行编码 categorical_vars = ['转运人员', '呼吸支持'] for var in categorical_vars: if var in data.columns: data[var] = pd.Categorical(data[var]).codes print(f"已对分类变量 {var} 进行编码") return data # 2. 基础逻辑回归模型 def build_logistic_regression(X_train, y_train, X_test, y_test): print("\n===== 基础逻辑回归模型 =====") # 建立模型 logreg = LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42) logreg.fit(X_train, y_train) # 预测与评估 y_pred = logreg.predict(X_test) y_pred_proba = logreg.predict_proba(X_test)[:, 1] print(f"准确率: {accuracy_score(y_test, y_pred):.4f}") print(f"AUC值: {roc_auc_score(y_test, y_pred_proba):.4f}") print("\n分类报告:") print(classification_report(y_test, y_pred)) # 输出系数和OR值 coefficients = logreg.coef_[0] odds_ratios = np.exp(coefficients).round(4) feature_names = X_train.columns result_df = pd.DataFrame({ '特征': feature_names, '系数': coefficients.round(4), 'OR值': odds_ratios }) print("\n特征系数与OR值:") print(result_df.to_string(index=False)) result_df.to_csv(output_dir / "逻辑回归系数.csv", index=False) # 计算拟合优度 X_train_with_constant = sm.add_constant(X_train) logit_model = sm.Logit(y_train, X_train_with_constant) result = logit_model.fit(disp=False) print(f"\n逻辑回归模型拟合优度(似然比统计量 G^2):{round(result.llr, 4)}") return logreg, result_df, y_pred_proba # 3. 弹性网络逻辑回归模型 def build_elastic_net(X_train, y_train, X_test, y_test): print("\n===== 弹性网络逻辑回归模型 =====") # 建立模型 elastic_net = LogisticRegressionCV( cv=5, penalty='elasticnet', solver='saga', l1_ratios=[.1, .5, .7, .9, .95, .99, 1], max_iter=1000, random_state=42 ) elastic_net.fit(X_train, y_train) # 预测与评估 y_pred = elastic_net.predict(X_test) y_pred_proba = elastic_net.predict_proba(X_test)[:, 1] print(f"准确率: {accuracy_score(y_test, y_pred):.4f}") print(f"AUC值: {roc_auc_score(y_test, y_pred_proba):.4f}") print("\n分类报告:") print(classification_report(y_test, y_pred)) # 输出系数和OR值 coefficients = elastic_net.coef_[0] odds_ratios = np.exp(coefficients).round(4) feature_names = X_train.columns result_df = pd.DataFrame({ '特征': feature_names, '系数': coefficients.round(4), 'OR值': odds_ratios }) print("\n特征系数与OR值:") print(result_df.to_string(index=False)) result_df.to_csv(output_dir / "弹性网络系数.csv", index=False) return elastic_net, result_df, y_pred_proba # 4. 非线性关系扩展(分段模型) def build_segmented_model(data): print("\n===== 非线性分段模型 =====") # 添加分段特征 data_copy = data.copy() # GCS评分阈值:8分 if 'GCS评分(分)' in data_copy.columns: gcs_threshold = 8 data_copy['GCS_分段'] = (data_copy['GCS评分(分)'] < gcs_threshold).astype(int) data_copy['GCS_交互'] = data_copy['GCS_分段'] * (data_copy['GCS评分(分)'] - gcs_threshold) print(f"已添加GCS评分分段特征(阈值={gcs_threshold}分)") # 转运时长阈值:20分钟 if '转运时长(min)' in data_copy.columns: time_threshold = 20 data_copy['转运时长_分段'] = (data_copy['转运时长(min)'] > time_threshold).astype(int) data_copy['转运时长_交互'] = data_copy['转运时长_分段'] * (data_copy['转运时长(min)'] - time_threshold) print(f"已添加转运时长分段特征(阈值={time_threshold}分钟)") # 年龄阈值:65岁 if '年龄' in data_copy.columns: age_threshold = 65 data_copy['年龄_分段'] = (data_copy['年龄'] > age_threshold).astype(int) data_copy['年龄_交互'] = data_copy['年龄_分段'] * (data_copy['年龄'] - age_threshold) print(f"已添加年龄分段特征(阈值={age_threshold}岁)") # 划分特征和目标变量 if '病情变化' not in data_copy.columns: raise ValueError("数据中缺少目标变量'病情变化'") X_new = data_copy.drop('病情变化', axis=1) y = data_copy['病情变化'] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X_new, y, test_size=0.2, random_state=42 ) # 建立分段逻辑回归模型 segmented_model = LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42) segmented_model.fit(X_train, y_train) # 预测与评估 y_pred = segmented_model.predict(X_test) y_pred_proba = segmented_model.predict_proba(X_test)[:, 1] print(f"准确率: {accuracy_score(y_test, y_pred):.4f}") print(f"AUC值: {roc_auc_score(y_test, y_pred_proba):.4f}") print("\n分类报告:") print(classification_report(y_test, y_pred)) # 输出阈值相关特征的系数 threshold_features = [] if 'GCS评分(分)' in data_copy.columns: threshold_features.extend(['GCS评分(分)', 'GCS_分段', 'GCS_交互']) if '转运时长(min)' in data_copy.columns: threshold_features.extend(['转运时长(min)', '转运时长_分段', '转运时长_交互']) if '年龄' in data_copy.columns: threshold_features.extend(['年龄', '年龄_分段', '年龄_交互']) if threshold_features: coef_df = pd.DataFrame({ '特征': threshold_features, '系数': [segmented_model.coef_[0][X_new.columns.get_loc(f)] for f in threshold_features] }) print("\n阈值相关特征系数:") print(coef_df.to_string(index=False)) coef_df.to_csv(output_dir / "分段模型阈值特征系数.csv", index=False) else: print("未找到需要处理的阈值特征") return segmented_model, X_train, X_test, y_train, y_test, y_pred_proba # 5. GAM模型(优化版,确保结果输出) def build_gam_model(X_train, y_train, X_test, y_test): print("\n===== 广义相加模型(GAM) =====") # 确定特征名称和索引 feature_names = X_train.columns.tolist() n_features = len(feature_names) # 识别需要用平滑函数处理的特征 nonlinear_features = [] feature_indices = {} for i, name in enumerate(feature_names): feature_indices[name] = i if 'GCS评分(分)' in name: nonlinear_features.append(i) elif '年龄' in name and '分段' not in name and '交互' not in name: nonlinear_features.append(i) elif '转运时长(min)' in name and '分段' not in name and '交互' not in name: nonlinear_features.append(i) print(f"将使用平滑函数处理的非线性特征: {[feature_names[i] for i in nonlinear_features]}") print(f"将使用线性项处理的特征: {[feature_names[i] for i in range(n_features) if i not in nonlinear_features]}") # 构建GAM公式:平滑项 + 线性项 terms = [] for i in nonlinear_features: terms.append(s(i, n_splines=5, lam=0.6)) # 添加平滑项 # 添加线性项 linear_indices = [i for i in range(n_features) if i not in nonlinear_features] terms.extend(linear_indices) # 构建并拟合GAM模型 try: gam = LogisticGAM(terms) gam.fit(X_train.values, y_train.values) print("GAM模型拟合成功") except Exception as e: print(f"GAM模型拟合失败: {e}") print("尝试简化模型...") # 简化模型,只保留关键平滑项 gam = LogisticGAM(s(nonlinear_features[0]) if nonlinear_features else []) gam.fit(X_train.values, y_train.values) # 预测与评估 y_pred_proba = gam.predict_proba(X_test.values) y_pred = (y_pred_proba > 0.5).astype(int) print(f"准确率: {accuracy_score(y_test, y_pred):.4f}") print(f"AUC值: {roc_auc_score(y_test, y_pred_proba):.4f}") print("\n分类报告:") print(classification_report(y_test, y_pred)) # 详细输出GAM模型结果 print("\n===== GAM模型详细结果 =====") print(f"模型自由度: {gam.df_}") print(f"模型AIC: {gam.aic_:.4f}") # 输出各特征的显著性 print("\n特征显著性检验:") p_values = gam.statistics_['p_values'] sig_df = pd.DataFrame({ '特征': [f"特征{i} ({feature_names[i]})" if i < len(feature_names) else f"平滑项{i}" for i in range(len(p_values))], 'p值': p_values.round(4), '显著性': ['*' * min(3, int(-np.log10(p)) + 1) if p < 0.05 else 'ns' for p in p_values] }) print(sig_df.to_string(index=False)) sig_df.to_csv(output_dir / "GAM特征显著性.csv", index=False) return gam, feature_names, y_pred_proba # 6. 模型可视化(优化版,确保图像输出) def visualize_results(data, logreg_proba, elastic_proba, segmented_proba, gam_proba, gam, feature_names, X_test, y_test): print("\n===== 生成模型可视化图像 =====") # 1. 模型预测概率对比 plt.figure() sns.kdeplot(logreg_proba, label='基础逻辑回归', fill=True, alpha=0.3) sns.kdeplot(elastic_proba, label='弹性网络', fill=True, alpha=0.3) sns.kdeplot(segmented_proba, label='分段模型', fill=True, alpha=0.3) sns.kdeplot(gam_proba, label='GAM模型', fill=True, alpha=0.3) plt.title('各模型预测概率分布') plt.xlabel('病情变化概率') plt.ylabel('密度') plt.legend() plt.tight_layout() plt.savefig(output_dir / '模型预测概率分布.png', bbox_inches='tight') plt.close() print("已保存: 模型预测概率分布.png") # 2. 特征重要性对比(基于系数绝对值) if 'logreg' in globals() and 'elastic_net' in globals(): plt.figure(figsize=(12, 8)) logreg_coef = np.abs(logreg.coef_[0]) elastic_coef = np.abs(elastic_net.coef_[0]) # 只显示重要性最高的前10个特征 indices = np.argsort(logreg_coef)[-min(10, len(logreg_coef)):] features = [feature_names[i] for i in indices] width = 0.35 x = np.arange(len(features)) plt.bar(x - width / 2, logreg_coef[indices], width, label='基础逻辑回归') plt.bar(x + width / 2, elastic_coef[indices], width, label='弹性网络') plt.xticks(x, features, rotation=90) plt.title('特征重要性对比(系数绝对值)') plt.ylabel('系数绝对值') plt.legend() plt.tight_layout() plt.savefig(output_dir / '特征重要性对比.png', bbox_inches='tight') plt.close() print("已保存: 特征重要性对比.png") # 3. GAM模型平滑函数可视化 if hasattr(gam, 'partial_dependence'): # GCS评分的非线性效应 if 'GCS评分(分)' in feature_names: try: gcs_idx = feature_names.index('GCS评分(分)') plt.figure() XX = gam.generate_X_grid(term=gcs_idx) pdep, confi = gam.partial_dependence(term=gcs_idx, X=XX, width=0.95) plt.plot(XX[:, gcs_idx], pdep, label='边际效应') plt.fill_between(XX[:, gcs_idx], confi[:, 0], confi[:, 1], alpha=0.3) plt.axvline(x=8, color='r', linestyle='--', label='阈值=8分') plt.title('GCS评分对病情变化的非线性效应') plt.xlabel('GCS评分(分)') plt.ylabel('对log odds的影响') plt.axhline(y=0, color='k', linestyle='-', alpha=0.3) plt.legend() plt.tight_layout() plt.savefig(output_dir / 'GCS评分非线性效应.png', bbox_inches='tight') plt.close() print("已保存: GCS评分非线性效应.png") except Exception as e: print(f"绘制GCS评分非线性效应失败: {e}") # 转运时长的非线性效应 if '转运时长(min)' in feature_names: try: time_idx = feature_names.index('转运时长(min)') plt.figure() XX = gam.generate_X_grid(term=time_idx) pdep, confi = gam.partial_dependence(term=time_idx, X=XX, width=0.95) plt.plot(XX[:, time_idx], pdep, label='边际效应') plt.fill_between(XX[:, time_idx], confi[:, 0], confi[:, 1], alpha=0.3) plt.axvline(x=20, color='r', linestyle='--', label='阈值=20分钟') plt.title('转运时长对病情变化的非线性效应') plt.xlabel('转运时长(min)') plt.ylabel('对log odds的影响') plt.axhline(y=0, color='k', linestyle='-', alpha=0.3) plt.legend() plt.tight_layout() plt.savefig(output_dir / '转运时长非线性效应.png', bbox_inches='tight') plt.close() print("已保存: 转运时长非线性效应.png") except Exception as e: print(f"绘制转运时长非线性效应失败: {e}") # 年龄的非线性效应 if '年龄' in feature_names: try: age_idx = feature_names.index('年龄') plt.figure() XX = gam.generate_X_grid(term=age_idx) pdep, confi = gam.partial_dependence(term=age_idx, X=XX, width=0.95) plt.plot(XX[:, age_idx], pdep, label='边际效应') plt.fill_between(XX[:, age_idx], confi[:, 0], confi[:, 1], alpha=0.3) plt.axvline(x=65, color='r', linestyle='--', label='阈值=65岁') plt.title('年龄对病情变化的非线性效应') plt.xlabel('年龄') plt.ylabel('对log odds的影响') plt.axhline(y=0, color='k', linestyle='-', alpha=0.3) plt.legend() plt.tight_layout() plt.savefig(output_dir / '年龄非线性效应.png', bbox_inches='tight') plt.close() print("已保存: 年龄非线性效应.png") except Exception as e: print(f"绘制年龄非线性效应失败: {e}") # 4. ROC曲线对比 from sklearn.metrics import roc_curve plt.figure() for name, proba in [ ('基础逻辑回归', logreg_proba), ('弹性网络', elastic_proba), ('分段模型', segmented_proba), ('GAM模型', gam_proba) ]: fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test, proba) auc = roc_auc_score(y_test, proba) plt.plot(fpr, tpr, label=f'{name} (AUC = {auc:.3f})') plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--') plt.xlabel('假阳性率') plt.ylabel('真阳性率') plt.title('各模型ROC曲线对比') plt.legend() plt.tight_layout() plt.savefig(output_dir / '模型ROC曲线对比.png', bbox_inches='tight') plt.close() print("已保存: 模型ROC曲线对比.png") # 主函数 if __name__ == "__main__": # 加载数据(如果没有实际数据,会生成模拟数据) data = load_and_preprocess_data(r"C:\Users\Ran\Desktop\医疗转运模拟数据.xlsx") # 准备基础模型数据 if '病情变化' not in data.columns: raise ValueError("数据中必须包含'病情变化'列作为目标变量") X = data.drop('病情变化', axis=1) y = data['病情变化'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.2, random_state=42 ) # 建立并评估各模型 logreg, logreg_results, logreg_proba = build_logistic_regression( X_train, y_train, X_test, y_test ) elastic_net, elastic_results, elastic_proba = build_elastic_net( X_train, y_train, X_test, y_test ) segmented_model, X_train_seg, X_test_seg, y_train_seg, y_test_seg, segmented_proba = build_segmented_model( data.copy() ) gam, feature_names, gam_proba = build_gam_model( X_train_seg, y_train_seg, X_test_seg, y_test_seg ) # 可视化结果 visualize_results( data, logreg_proba, elastic_proba, segmented_proba, gam_proba, gam, feature_names, X_test_seg, y_test_seg ) # 模型比较总结 print("\n===== 模型比较总结 =====") summary_df = pd.DataFrame({ '模型': ['基础逻辑回归', '弹性网络回归', '分段模型', 'GAM模型'], 'AUC值': [ roc_auc_score(y_test, logreg_proba), roc_auc_score(y_test, elastic_proba), roc_auc_score(y_test_seg, segmented_proba), roc_auc_score(y_test_seg, gam_proba) ], '准确率': [ accuracy_score(y_test, (logreg_proba > 0.5).astype(int)), accuracy_score(y_test, (elastic_proba > 0.5).astype(int)), accuracy_score(y_test_seg, (segmented_proba > 0.5).astype(int)), accuracy_score(y_test_seg, (gam_proba > 0.5).astype(int)) ] }) summary_df['AUC值'] = summary_df['AUC值'].round(4) summary_df['准确率'] = summary_df['准确率'].round(4) print(summary_df.to_string(index=False)) summary_df.to_csv(output_dir / "模型比较总结.csv", index=False) print(f"\n所有结果已保存到目录: {output_dir.absolute()}") print("程序运行完成") 修改 C:\python\py\.venv\Scripts\python.exe C:\python\py\7..py Traceback (most recent call last): File "C:\python\py\7..py", line 3, in <module> from sklearn.linear_model import LogisticRegression, LogisticRegressionCV File "C:\python\py\.venv\Lib\site-packages\sklearn\linear_model\__init__.py", line 35, in <module> from ._logistic import LogisticRegression, LogisticRegressionCV File "C:\python\py\.venv\Lib\site-packages\sklearn\linear_model\_logistic.py", line 485 l2_reg_strength = 1.0 / (C * sw_sum) IndentationError: unexpected indent 进程已结束,退出代码为 1

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从提供的文件信息中,我们可以看出,这是一份关于Java案例开发的集合。虽然没有具体的文件名称列表内容,但根据标题和描述,我们可以推断出这是一份包含了多个Java编程案例的开发集锦。下面我将详细说明与Java案例开发相关的一些知识点。 首先,Java案例开发涉及的知识点相当广泛,它不仅包括了Java语言的基础知识,还包括了面向对象编程思想、数据结构、算法、软件工程原理、设计模式以及特定的开发工具和环境等。 ### Java基础知识 - **Java语言特性**:Java是一种面向对象、解释执行、健壮性、安全性、平台无关性的高级编程语言。 - **数据类型**:Java中的数据类型包括基本数据类型(int、short、long、byte、float、double、boolean、char)和引用数据类型(类、接口、数组)。 - **控制结构**:包括if、else、switch、for、while、do-while等条件和循环控制结构。 - **数组和字符串**:Java数组的定义、初始化和多维数组的使用;字符串的创建、处理和String类的常用方法。 - **异常处理**:try、catch、finally以及throw和throws的使用,用以处理程序中的异常情况。 - **类和对象**:类的定义、对象的创建和使用,以及对象之间的交互。 - **继承和多态**:通过extends关键字实现类的继承,以及通过抽象类和接口实现多态。 ### 面向对象编程 - **封装、继承、多态**:是面向对象编程(OOP)的三大特征,也是Java编程中实现代码复用和模块化的主要手段。 - **抽象类和接口**:抽象类和接口的定义和使用,以及它们在实现多态中的不同应用场景。 ### Java高级特性 - **集合框架**:List、Set、Map等集合类的使用,以及迭代器和比较器的使用。 - **泛型编程**:泛型类、接口和方法的定义和使用,以及类型擦除和通配符的应用。 - **多线程和并发**:创建和管理线程的方法,synchronized和volatile关键字的使用,以及并发包中的类如Executor和ConcurrentMap的应用。 - **I/O流**:文件I/O、字节流、字符流、缓冲流、对象序列化的使用和原理。 - **网络编程**:基于Socket编程,使用java.net包下的类进行网络通信。 - **Java内存模型**:理解堆、栈、方法区等内存区域的作用以及垃圾回收机制。 ### Java开发工具和环境 - **集成开发环境(IDE)**:如Eclipse、IntelliJ IDEA等,它们提供了代码编辑、编译、调试等功能。 - **构建工具**:如Maven和Gradle,它们用于项目构建、依赖管理以及自动化构建过程。 - **版本控制工具**:如Git和SVN,用于代码的版本控制和团队协作。 ### 设计模式和软件工程原理 - **设计模式**:如单例、工厂、策略、观察者、装饰者等设计模式,在Java开发中如何应用这些模式来提高代码的可维护性和可扩展性。 - **软件工程原理**:包括软件开发流程、项目管理、代码审查、单元测试等。 ### 实际案例开发 - **项目结构和构建**:了解如何组织Java项目文件,合理使用包和模块化结构。 - **需求分析和设计**:明确项目需求,进行系统设计,如数据库设计、系统架构设计等。 - **代码编写和实现**:根据设计编写符合要求的代码,实现系统的各个模块功能。 - **测试和维护**:进行单元测试、集成测试,确保代码质量,对项目进行维护和升级。 ### 其他相关知识点 - **Java虚拟机(JVM)**:了解JVM的基本工作原理,包括类加载机制、内存管理、垃圾回收算法等。 - **常用Java框架**:比如Spring、Hibernate、MyBatis等,在实际开发中常常与Java基础结合使用,提高开发效率。 以上知识点可以作为学习Java案例开发的基础框架。在实际的开发实践中,开发者需要结合具体的项目需求,对这些知识点进行灵活运用。通过反复的案例实践,可以加深对Java编程的理解,并逐步提升开发技能。这份集锦可能包含的案例可能涉及上述知识点的具体应用,能够帮助学习者更好地理解理论与实践的结合,从而快速提升个人的Java开发能力。
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【VASP报错深度解析】:5大技巧识别并永久解决离子距离太近警告

# 1. VASP软件简介及离子距离太近问题概述 ## 1.1 VASP软件简介 **VASP(Vienna Ab initio Simulation Package)** 是一款广泛应用于计算材料科学的软件,它基于密度泛函理论(DFT)计算固体、表面和分子的电子结构和性质。
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npm error A complete log of this run can be found in: D:\Program Files\nodejs\node_cache\_logs\2025-04-20T15_11_51_454Z-debug-0.log

<think>好的,我需要帮助用户找到npm的错误调试日志位置,并解决他们遇到的npm错误。首先,用户已经提供了一个具体的日志路径:'D:\Program Files\nodejs\node_cache\_logs\2025-04-20T15_11_51_454Z-debug-0.log',但看起来这个路径可能有问题,因为日期是2025年,这可能是一个示例或输入错误。我需要确认正确的日志路径生成方式。 根据npm的默认配置,日志文件通常位于npm的缓存目录下的_logs文件夹中。默认情况下,Windows系统中npm的缓存路径是%AppData%\npm-cache,而日志文件会以当前日期和
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深入理解内存技术文档详解

由于文件内容无法查看,仅能根据文件的标题、描述、标签以及文件名称列表来构建相关知识点。以下是对“内存详解”这一主题的详细知识点梳理。 内存,作为计算机硬件的重要组成部分,负责临时存放CPU处理的数据和指令。理解内存的工作原理、类型、性能参数等对优化计算机系统性能至关重要。本知识点将从以下几个方面来详细介绍内存: 1. 内存基础概念 内存(Random Access Memory,RAM)是易失性存储器,这意味着一旦断电,存储在其中的数据将会丢失。内存允许计算机临时存储正在执行的程序和数据,以便CPU可以快速访问这些信息。 2. 内存类型 - 动态随机存取存储器(DRAM):目前最常见的RAM类型,用于大多数个人电脑和服务器。 - 静态随机存取存储器(SRAM):速度较快,通常用作CPU缓存。 - 同步动态随机存取存储器(SDRAM):在时钟信号的同步下工作的DRAM。 - 双倍数据速率同步动态随机存取存储器(DDR SDRAM):在时钟周期的上升沿和下降沿传输数据,大幅提升了内存的传输速率。 3. 内存组成结构 - 存储单元:由存储位构成的最小数据存储单位。 - 地址总线:用于选择内存中的存储单元。 - 数据总线:用于传输数据。 - 控制总线:用于传输控制信号。 4. 内存性能参数 - 存储容量:通常用MB(兆字节)或GB(吉字节)表示,指的是内存能够存储多少数据。 - 内存时序:指的是内存从接受到请求到开始读取数据之间的时间间隔。 - 内存频率:通常以MHz或GHz为单位,是内存传输数据的速度。 - 内存带宽:数据传输速率,通常以字节/秒为单位,直接关联到内存频率和数据位宽。 5. 内存工作原理 内存基于电容器和晶体管的工作原理,电容器存储电荷来表示1或0的状态,晶体管则用于读取或写入数据。为了保持数据不丢失,动态内存需要定期刷新。 6. 内存插槽与安装 - 计算机主板上有专用的内存插槽,常见的有DDR2、DDR3、DDR4和DDR5等不同类型。 - 安装内存时需确保兼容性,并按照正确的方向插入内存条,避免物理损坏。 7. 内存测试与优化 - 测试:可以使用如MemTest86等工具测试内存的稳定性和故障。 - 优化:通过超频来提高内存频率,但必须确保稳定性,否则会导致数据损坏或系统崩溃。 8. 内存兼容性问题 不同内存条可能由于制造商、工作频率、时序、电压等参数的不匹配而产生兼容性问题。在升级或更换内存时,必须检查其与主板和现有系统的兼容性。 9. 内存条的常见品牌与型号 诸如金士顿(Kingston)、海盗船(Corsair)、三星(Samsung)和芝奇(G.Skill)等知名品牌提供多种型号的内存条,针对不同需求的用户。 由于“内存详解.doc”是文件标题指定的文件内容,我们可以预期在该文档中将详细涵盖以上知识点,并有可能包含更多的实践案例、故障排查方法以及内存技术的最新发展等高级内容。在实际工作中,理解并应用这些内存相关的知识点对于提高计算机性能、解决计算机故障有着不可估量的价值。
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【机械特性分析进阶秘籍】:频域与时域对比的全面研究

# 1. 机械特性分析的频域与时域概述 ## 1.1 频域与时域分析的基本概念 机械特性分析是通
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dslicsrv安装报错Too many errors

<think>好的,用户遇到了安装dslicsrv时出现“Too many errors”的问题,需要帮助解决。首先,我需要明确dslicsrv是什么。可能是指某个特定的软件服务,但根据常见软件库和搜索引擎的信息,没有直接对应的结果。可能是拼写错误,或者是某个特定领域的专有软件?比如,可能与Dell的某个服务有关?例如,Dell System License Manager Service(dsLicSvc)可能更接近。假设用户可能拼写错误,将dslicsrv理解为dsLicSvc,即Dell的系统许可证管理服务。 接下来,用户遇到的错误是安装时出现“Too many errors”,这通常
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深入解析Pro Ajax与Java技术的综合应用框架

根据提供的文件信息,我们可以推断出一系列与标题《Pro Ajax and Java》相关的IT知识点。这本书是由Apress出版,关注的是Ajax和Java技术。下面我将详细介绍这些知识点。 ### Ajax技术 Ajax(Asynchronous JavaScript and XML)是一种无需重新加载整个页面即可更新网页的技术。它通过在后台与服务器进行少量数据交换,实现了异步更新网页内容的目的。 1. **异步通信**:Ajax的核心是通过XMLHttpRequest对象或者现代的Fetch API等技术实现浏览器与服务器的异步通信。 2. **DOM操作**:利用JavaScript操作文档对象模型(DOM),能够实现页面内容的动态更新,而无需重新加载整个页面。 3. **数据交换格式**:Ajax通信中常使用的数据格式包括XML和JSON,但近年来JSON因其轻量级和易用性更受青睐。 4. **跨浏览器兼容性**:由于历史原因,实现Ajax的JavaScript代码需要考虑不同浏览器的兼容性问题。 5. **框架和库**:有许多流行的JavaScript库和框架支持Ajax开发,如jQuery、Dojo、ExtJS等,这些工具简化了Ajax的实现和数据操作。 ### Java技术 Java是一种广泛使用的面向对象编程语言,其在企业级应用、移动应用开发(Android)、Web应用开发等方面有着广泛应用。 1. **Java虚拟机(JVM)**:Java程序运行在Java虚拟机上,这使得Java具有良好的跨平台性。 2. **Java标准版(Java SE)**:包含了Java的核心类库和API,是Java应用开发的基础。 3. **Java企业版(Java EE)**:为企业级应用提供了额外的API和服务,如Java Servlet、JavaServer Pages(JSP)、Enterprise JavaBeans(EJB)等。 4. **面向对象编程(OOP)**:Java是一种纯粹的面向对象语言,它的语法和机制支持封装、继承和多态性。 5. **社区和生态系统**:Java拥有庞大的开发者社区和丰富的第三方库和框架,如Spring、Hibernate等,这些资源极大丰富了Java的应用范围。 ### 结合Ajax和Java 在结合使用Ajax和Java进行开发时,我们通常会采用MVC(模型-视图-控制器)架构模式,来构建可维护和可扩展的应用程序。 1. **服务器端技术**:Java经常被用来构建服务器端应用逻辑。例如,使用Servlet来处理客户端的请求,再将数据以Ajax请求的响应形式返回给客户端。 2. **客户端技术**:客户端的JavaScript(或使用框架库如jQuery)用于发起Ajax请求,并更新页面内容。 3. **数据格式**:Java后端通常会使用JSON或XML格式与Ajax进行数据交换。 4. **安全性**:Ajax请求可能涉及敏感数据,因此需要考虑如跨站请求伪造(CSRF)等安全问题。 5. **性能优化**:合理使用Ajax可以提升用户体验,但同时也需要注意对服务器和网络的负载,以及客户端脚本的执行性能。 ### 出版信息及文件信息 《Pro Ajax and Java》由Apress出版社出版,通常这种出版物会包含丰富的实例代码、开发指导、最佳实践以及相关的技术讨论。它旨在帮助开发者深化对Ajax和Java技术的理解和应用能力。 文件名“Apress.Pro.Ajax.and.Java.Frameworks.Jul.2006.HAPPY.NEW.YEAR.pdf”暗示了这份文档可能是一本专业的技术书籍。从文件名可以看出,该书还可能包含了框架使用方面的内容,并且是2006年出版的。标题中的“HAPPY.NEW.YEAR”可能仅仅是为了庆祝新年而加入的非标准部分。 总结而言,了解Ajax和Java的结合使用,不仅需要掌握两种技术的基本原理和使用方法,还要熟悉如何将它们整合到实际项目中,解决可能出现的技术挑战,从而构建功能强大且用户友好的Web应用。