1 场景 我在使用下面的代码时: fromsklearn_extra.clusterimportKMedoids 报错:ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn_extra 2 解决方法 安装下面依赖: pipinstallscikit-learn-extra
-> Details about 'object', use 'object??' for extra details.In [1]: from sklearn.datasets import load_irisIn [2]: iris = load_iris()In [3]: iris.dataOut[3]:array( [[ 5.1, 3.5, 1.4, 0.2], [ 4.9, 3. , 1.4, 0.2], [ 4.7, 3.2, 1.3, 0.2], [ 4.6, 3.1, 1.5, 0.2],...
调用sklearn的RandomForestClassifier和ExtraTreeClassifier出现的参数错误,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
feature_name = ['酒精','苹果酸','灰','灰的碱性','镁','总酚','类黄酮','非黄烷类酚类','花青素','颜色强度','色调','od280/od315稀释葡萄酒','脯氨酸'] # 方法1 : gr.render(view==True) 报错 dot_data = tree.export_graphviz(clf,feature_names= feature_name,class_names=["琴酒",...
安装完成后可以在python中检查一下版本,import sklearn不报错,则表示安装成功。 importsklearn sklearn.__version__ - 上手案例 - 鸢(yuān )尾花分类相当于机器学习中的Helloworld问题,如果这个问题你能解开了那么说明你机器学习已经入门了。 传统的机器学习任务从开始到建模的一般流程就是:获取数据 — 数据预处理...
这里直接运行会报错,问题是虽然安装了graphviz库,但仍需安装graphviz插件才能显示图片。 插件下载地址https://graphviz.gitlab.io/download/ windows选择: 在安装时,勾选将graphviz添加到环境变量 replace(‘helvetica’,’“Microsoft YaHei”’), encoding='utf-8’目的是防止中文乱码,使用utf-8进行重新编码。
安装完成后可以在python中检查一下版本,import sklearn不报错,则表示安装成功。 import sklearn sklearn.__version__ - 上手案例 - 鸢(yuān )尾花分类相当于机器学习中的Helloworld问题,如果这个问题你能解开了那么说明你机器学习已经入门了。 传统的机器学习任务从开始到建模的一般流程就是:获取数据 — 数据预处理...
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, RandomForestRegressor, GradientBoostingClassifier, ExtraTreesClassifier from sklearn.linear_model import LinearRegression, LogisticRegression from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt import sys ...
from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier ef LR/SVM/DT/AdaBoost/NB... 糖尿病预测 Y (768,) 将数据及分成训练集和测试集: 逻辑回归算法: sklearn.linear_model.LinearRegression 支持向量机: sklearn.svm.SVC 决策树: sklearn.tree.DecisionTreeClassifier AdaBoost(自适应增强): sklearn.ensemble...