import check_arrays от sklearn
Я пытаюсь использовать функцию svm из пакета обучения scikit для python, но я получаю сообщение об ошибке:
from sklearn.utils.validation import check_arrays ImportError: невозможно импортировать имя 'check_arrays'
- Scikits Learn: как получить вес функций
- Получение предупреждения об устаревании в Sklearn над массивом 1d, несмотря на отсутствие массива 1D
- Подготовьте данные для классификации текста с помощью Scikit Learn SVM
- Индекс за пределами: установка SSVM с использованием Pystruct
- Масштабирование цели приводит к тому, что Scikit-learn регрессия SVM разбивается
Я использую python 3.4. Может ли кто-нибудь дать мне совет? Заранее спасибо.
- Подготовка данных и выбор функций для Именованного объекта с использованием SVM
- Nu недопустимо
- Степень точности классификатора SVM варьируется в разных машинах
- Python: преобразовать матрицу в положительную полуопределенную
- Выбор из другой функции стоимости и функции активации нейронной сети
3 Solutions collect form web for “import check_arrays от sklearn”
Этот метод был удален в 0.16, заменен на (совсем другую) функцию check_array . Вероятно, вы получите эту ошибку, потому что не обновляетесь с 0,15 до 0,16. [Или потому, что вы полагались на не-действительно-публичную функцию в sklearn]. См. http://scikit-learn.org/dev/install.html#canopy-and-anaconda-for-all-supported-platforms . Если вы установили с помощью anaconda / conda, вы должны использовать механизм conda для обновления, а не pip. В противном случае старые файлы .pyc могут оставаться в вашей папке.
Похоже, что «check_arrays» не существует (больше). Я исправил это с помощью:
sudo vi /usr/lib64/python2.7/site-packages/sklearn/metrics/cluster/bicluster/bicluster_metrics.py
измените это: from sklearn.utils.validation import check_arrays to: from sklearn.utils.validation import check_array как check_arrays
Вид взлома, но он работает для меня.
Для меня…
Это сработало:
from sklearn.utils import check_array
Также это:
from sklearn.utils.validation import check_array
Я использую версию 0.16.0
>>> sklearn .__ version__
'0.16.0'
Сделай это:
import sklearn print sklearn.__version__
Расскажите нам о результатах.
- Как сохранить экземпляр объекта libSVM python?
- Импортировать SVM-модель в PMML в Java или Python?
- Используя scikit-learn, как узнать SVM над небольшим набором данных?
- Реализация Python OpenCV SVM
- SKLearn: расстояние до каждой точки от границы решения?
- Вычисление функции решения SVM вручную
- Сколько времени занимает сборщик SVM?
- Что это означает при обучении SVM
- Scikit Узнать SVC decision_function и предсказать
- как настроить параметры пользовательской функции ядра с помощью конвейера в scikit-learn
- AttributeError: объект 'module' не имеет атрибута 'SVM_LINEAR'
- Weird прогнозируемая производительность SVM в scikit-learn (SVMLIB)