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'
Я использую python 3.4. Может ли кто-нибудь дать мне совет? Заранее спасибо.
- как реализовать тестирование ходьбы в sklearn?
- Panda's get_dummies против OneHotEncoder от Sklearn () :: Что более эффективно?
- самый быстрый способ выбрать 7 * 7 соседних пикселей для каждого пикселя в изображении в Python
- Создание порогового кода ROC в Python
- sklearn – перекрестная проверка с точным подсчетом для подмножества классов
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.
- создание объекта функции из строки
- В чем преимущество использования выражения «with .. as» в Python?
- Как сохранить случайный лес в scikit-learn?
- SKLearn, как получить вероятностные решения для классификатора LinearSVC
- Чернильный рисунок из урны
- Используйте один атрибут только один раз в дереве решений scikit-learn в python
- Документация Unconclusive RandomForest в ScikitLearn
- Объект «Thread» не имеет атрибута «_children» – django + scikit-learn
- TypeError: только целые массивы с одним элементом могут быть преобразованы в индекс
- Как передать аргумент функции подсчета очков в вызове LogisticRegressionCV scikit-learn
- RuntimeWarning: размер numpy.dtype изменен, может указывать на двоичную несовместимость