使用MLP模拟10×10表格时出现KeyError:1错误，求解决方案

我正在练习用MLP（多层感知器）模拟10×10表格，开发完成后运行代码时出现KeyError:1错误，无法定位修改点。

错误相关信息 #

• 错误触发在循环打印y_test与预测值的环节，当循环到i=1时抛出KeyError
• 检查y_test和y_hat的数值后，发现y_test是带有非连续/非默认整数索引的pandas Series，而非普通数组或列表

出错代码段 #

y_pred = mlp.predict(X_test) 
for i in range(len(y_test)):
    print("y_test: {}    y_prediction: {}".format(y_test[i], y_pred[i]))
    
# 计算MSE
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("MSE: {}".format(mse))

# 对预测值取两位小数得到y_hat，计算新MSE
print("\n\nAfter Rounding off...") 
y_hat = np.around(y_pred, decimals=2) 
for i in range(len(y_test)):
    print("y_test: {}    y_hat: {}".format(y_test[i], y_hat[i]))
    
# 新MSE
new_mse = mean_squared_error(y_test, y_hat)
print("New MSE: {}".format(new_mse))

解决方法 #

错误原因

y_test是pandas Series类型，其索引并非从0开始的连续整数。用range(len(y_test))生成的索引值i去访问y_test[i]时，该索引值不存在于Series的索引集合中，因此触发KeyError。

三种修改方案

1. 转换为numpy数组
   将y_test转为数组后，可通过位置索引正常访问：

   # 提前转换
   y_test = y_test.values
   # 或在打印时直接调用values
   print("y_test: {}    y_prediction: {}".format(y_test.values[i], y_pred[i]))
   

2. 迭代元素而非索引
   使用zip配对y_test和y_pred的元素，避免索引问题：

   for y_true, y_pred_val in zip(y_test, y_pred):
       print("y_test: {}    y_prediction: {}".format(y_true, y_pred_val))
   

3. 重置Series索引
   将y_test的索引重置为从0开始的连续整数：

   y_test = y_test.reset_index(drop=True)
   

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Wandondi