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6.这样就安装成功了。

你遇到的错误信息表明缺少文件或目录。具体来说，文件无法找到。以下是几个可能解决这个问题的步骤：验证文件路径：仔细检查指定位置中是否存在文件。确保文件名、大小写和目录结构都是正确的。检查拼写错误：确保代码中指定的文件路径准确无误，没有拼写错误。检查文件权限：确保你对该文件及其父目录具有适当的读取权限。确认工作目录：验证脚本是否从正确的工作目录执行。相对路径应该相对于当前工作目录。确认文件的可用性：如果你是在共享系统或网络上工作，请检查文件是否对你可访问，或者是否已被移动或删除。

你提供的警告信息表明你可能在使用不兼容的 scikit-learn（sklearn）和 PyTorch 库版本。通常建议使用相同版本的库以避免潜在问题。这些警告具体指出以下问题：反序列化评估器：看起来你正在尝试从 scikit-learn 版本 1.0.2 中反序列化（加载）评估器（ExtraTreeRegressor、ExtraTreesRegressor 和 StandardScaler），但你当前使用的是版本 1.2.2。警告建议你要小心，因为版本不匹配可能导致代码失效或结果无效。

median_absolute_error , r2_score print(f'均方根误差为": {np . sqrt(mean_squared_error(y_test , y_test_pred)) } ') print('均方误差为：' , mean_squared_error(y_test , y_test_pred)) print(f'平均绝对误差为: {mean_absolute_error(y_test , y_test_pred) } ') print(f'R方值为: {

源代码：# 读取视频import cv2video_file = 'cd ~/home/edit/Projects/test/test.mp4'cap = cv2.VideoCapture(video_file)# 读取摄像头,0为摄像头索引，当有多个摄像头时，从0开始编号cap = cv2.VideoCapture(0)# 从视频或摄像头中读取一帧（即一张图像）,返回是否成功标识ret(True代表成功，False代表失败），img为读取的视频帧ret,frame = cap