我有一系列机器学习模型

models = [ 'SVC', 'RandomForestClassifier', 'GradientBoostingClassifier']

我试图创建一个循环来遍历上述所有模型。下面的代码可以工作。

for i in models:        clf = SVC()                clf.fit(data_X_train, data_Y_train)        predictions = clf.predict(data_X_test)  # predictions 是包含 data_X_test 特征预测值（-1 或 1）的数组        predictions_dataframe = pd.DataFrame(predictions)  # 将数组转换为数据框                from sklearn.metrics import accuracy_score        y_predictions = clf.predict(data_X_test)  # 基于 x_test 预测 y        print("使用机器学习的准确率得分: " + str(accuracy_score(data_Y_test, y_predictions)))

我尝试了几种循环方法，但它们最终都报错，如下两种情况所示。

我得到的错误是

for i in models:        clf = print(i)()TypeError                                 Traceback (most recent call last)<ipython-input-43-d34dacb41464> in <module>      1 for i in models:----> 2         clf = print(i)()      3       4         clf.fit(data_X_train, data_Y_train)      5 TypeError: 'NoneType' object is not callable

或者

for i in models:        clf = i()---------------------------------------------------------------------------TypeError                                 Traceback (most recent call last)<ipython-input-44-316d0ec4eb4e> in <module>      1 for i in models:----> 2         clf = i()      3       4         clf.fit(data_X_train, data_Y_train)      5 TypeError: 'str' object is not callable

问题似乎是因为我在列表中使用了字符串，而实际上这是一个函数。

为什么字符串不能调用函数？我以为它在被调用后会变成函数。

我需要更改我的模型列表吗？

回答：

如果您已经有了模型实例，您可以将持有这些实例的变量放入列表中，然后对它们进行迭代。例如：

rfc = RandomForestClassifier()dtc = DecisionTreeClassifier()# 等等clfs = [rfc,dtc]for clf in clfs:     clf.fit(x_train, y_train)     # 等等