我已经从pandas中读取了数据，并希望传入不同的算法来计算得分。

选项1

data=pd.read_excel("El Nino.xlsx")# 进一步缩放数据，然后分成自变量和因变量。R1= LinearRegression.fit(X_train,y_train)R2= Ridge.fit(X_train,y_train)R3=Perceptron.fit(X_train,y_train)

选项2我想通过循环来实现…类似这样的

estimators = ["LinearRegression", "Ridge", "PassiveAggressiveClassifier","Perceptron"]for i in estimators:    reg= i.fit(X_train,y_train)    Score= reg.score(X_train,y_train)    print(Score)

这个方法行不通，因为列表中的项目是字符串。您能建议一种方法让我通过循环来训练并计算得分吗？

回答：

编辑，我误解了问题。您是不是应该在Estimator循环中传入已经拟合的模型，像这样 estimators = [R1, R2, R3] ？

或者，如果您想那样设置循环，您需要调用对象 LinearRegression 而不是使用字符串：

lr = LinearRegression()rg = Ridge()pac = PassiveAggressiveClassifier()ptn = Perceptron()estimators = [lr,rg,pac,ptn]

就像您之前在函数中所做的那样