【1】 模型求出pred，pearsonr(pred,true） 出现以下报错：

 【2】解释：

当在计算皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）时出现"numpy.float64 can not be interpreted as an integer"的错误时，这通常是因为传递给 pearsonr() 函数的参数类型不正确。

pearsonr() 函数是 SciPy 库中 scipy.stats 模块中用于计算皮尔逊相关系数的函数。其中，第一个参数和第二个参数应该是一维数组或者类似数组的对象，并且长度必须相等。

【3】示例代码：

import numpy as np
from scipy.stats import pearsonr

# 示例数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([5, 4, 3, 2, 1])

# 计算皮尔逊相关系数
corr, p_value = pearsonr(x, y)

# 打印结果
print("Pearson correlation coefficient:", corr)
print("p-value:", p_value)

【4】解决：

检查数据类型

数据类型转换

【一开始以为是数据没有转换统一，但是都转换为float64之后依旧报错，尝试统一转换为ndarry，一个4，1 一个4；采用.squeeze（）转换为统一的 ndarry 4 】

可以使用！