利用conda更新scikit-learn到0.22版本

你可以打开终端或命令提示符，输入以下命令：

conda update scikit-learn

这将会更新scikit-learn到最新版本。如果你想要更新到特定的版本（比如0.22版本），可以输入以下命令：

conda install scikit-learn=0.22

这将会安装scikit-learn的0.22版本。

相关问题

cannot import name 'plot_roc_curve' from 'sklearn.metrics' (C:\Users\86156\.conda\envs\py39\lib\site-packages\sklearn\metrics\__init__.py)

这个错误通常是由于sklearn版本问题引起的。可能是因为您的sklearn版本太低，不支持plot_roc_curve函数。您可以尝试更新sklearn版本或使用其他可用的版本。以下是一些可能有用的解决方法：

1.升级sklearn版本：

pip install -U scikit-learn

2.检查您的sklearn版本是否支持plot_roc_curve函数：

import sklearn
print(sklearn.__version__)

如果您的版本低于0.22，则不支持plot_roc_curve函数。

3.如果您的sklearn版本已经是最新的，但仍然无法使用plot_roc_curve函数，则可以尝试使用以下代码：

from sklearn.metrics import roc_curve, auc
import matplotlib.pyplot as plt

def plot_roc_curve(fpr, tpr, auc_score):
    plt.plot(fpr, tpr, color='orange', label='ROC')
    plt.plot([0, 1], [0, 1], color='darkblue', linestyle='--')
    plt.xlabel('False Positive Rate')
    plt.ylabel('True Positive Rate')
    plt.title('Receiver Operating Characteristic (ROC) Curve\nAUC = {:.2f}'.format(auc_score))
    plt.legend()
    plt.show()

这段代码将定义一个名为plot_roc_curve的函数，该函数将绘制ROC曲线。您可以将fpr，tpr和auc_score作为参数传递给该函数。

ImportError: cannot import name 'plot_roc_curve' from 'sklearn.metrics' (C:\Users\rena666\.conda\envs\torch\lib\site-packages\sklearn\metrics\__init__.py)

这个错误提示表明在您尝试导入`plot_roc_curve`函数时出现了问题。根据错误信息，您使用的是位于`C:\Users\rena666\.conda\envs\torch\lib\site-packages\sklearn\metrics\__init__.py`路径下的`__init__.py`文件。

可能的原因是您使用的`scikit-learn`版本较旧，该版本可能不包含`plot_roc_curve`函数。

要解决这个问题，您可以尝试以下几个步骤：

1. 确保您正在使用最新版本的`scikit-learn`库。您可以使用以下命令更新库：

   pip install -U scikit-learn

2. 如果您已经安装了最新版本的`scikit-learn`，请检查您当前安装的`scikit-learn`版本。您可以使用以下代码来查看版本号：

   import sklearn
   print(sklearn.__version__)

确认您的版本号是否高于0.22，因为`plot_roc_curve`函数在0.22版本之后才可用。

3. 如果您的版本低于0.22，建议您升级`scikit-learn`到最新版本。如果您的代码依赖于旧版本的某些特性，您可能需要相应地调整代码以适应新版本。

请注意，我提供的建议是基于一般情况下解决此类错误的经验。具体解决方案可能因您的代码和环境而异。