from sklearn.metrics import calinski_harabaz_score报错在 '__init__.py | __init__.py' 中找不到引用 'calinski_harabaz_score'

时间: 2024-05-30 17:15:04 浏览: 116
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vulkan-1.dll ,版本比较新的，解决引用函数入口报错问题

这个问题可能是由于您的sklearn版本过低或者未安装calinski_harabaz_score导致的。您可以尝试升级或者重新安装sklearn，或者在代码中修改引用的位置。如果还不能解决问题，您可以尝试重新安装calinski_harabaz_score或者检查您的环境配置是否正确。希望对您有所帮助。
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cannot import name 'calinski_harabaz_score' from 'sklearn.metrics' (D:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\metrics\__init__.py

如果你在导入calinski_harabaz_score时遇到了导入错误，可能是因为你的scikit-learn版本较旧，该函数在该版本中不可用。 你可以尝试更新scikit-learn库到最新版本，使用以下命令： pip install -U scikit-...

ImportError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp/ipykernel_34052/2528588431.py in <module> ----> 1 from sklearn.metrics import multiclass_roc_auc_score ImportError: cannot import name 'multiclass_roc_auc_score' from 'sklearn.metrics' (D:\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\__init__.py)

from sklearn.metrics import roc_auc_score # 将真实标签转换为二进制编码形式 y_test_bin = label_binarize(y_test, classes=[0, 1, 2, ..., n_classes-1]) # 计算多类分类问题的 ROC AUC 分数 roc_auc = roc_...

Traceback (most recent call last): File "F:\py-workspace\py\雪灾\随机森林预测2.py", line 3, in <module> from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report, multiclass_roc_auc_score ImportError: cannot import name 'multiclass_roc_auc_score' from 'sklearn.metrics' (D:\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\__init__.py)

这个错误提示表明在导入sklearn.metrics模块中的multiclass_roc_auc_score函数时出现了问题。出现这个问题的原因可能是您的scikit-learn版本较旧，或者是因为该函数在旧版本中不存在。 您可以尝试更新scikit...

ImportError Traceback (most recent call last) <ipython-input-3-b25a42d5a266> in <module>() 8 from sklearn.preprocessing import StandardScaler,PowerTransformer 9 from sklearn.linear_model import LinearRegression,LassoCV,LogisticRegression ---> 10 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier,RandomForestRegressor 11 from sklearn.model_selection import KFold,train_test_split,StratifiedKFold,GridSearchCV,cross_val_score 12 from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score,accuracy_score, precision_score,recall_score, roc_auc_score ~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\ensemble\__init__.py in <module>() 3 classification, regression and anomaly detection. 4 """ ----> 5 from ._base import BaseEnsemble 6 from ._forest import RandomForestClassifier 7 from ._forest import RandomForestRegressor ~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\ensemble\_base.py in <module>() 16 from ..base import BaseEstimator 17 from ..base import MetaEstimatorMixin ---> 18 from ..tree import DecisionTreeRegressor, ExtraTreeRegressor 19 from ..utils import Bunch, _print_elapsed_time 20 from ..utils import check_random_state ~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\tree\__init__.py in <module>() 4 """ 5 ----> 6 from ._classes import BaseDecisionTree 7 from ._classes import DecisionTreeClassifier 8 from ._classes import DecisionTreeRegressor ~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\tree\_classes.py in <module>() 39 from ..utils.validation import check_is_fitted 40 ---> 41 from ._criterion import Criterion 42 from ._splitter import Splitter 43 from ._tree import DepthFirstTreeBuilder sklearn\tree\_criterion.pyx in init sklearn.tree._criterion() ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。 怎么改

在这种情况下，您需要确保已经正确安装了 scikit-learn 库。您可以使用以下命令来安装最新版本的 scikit-learn： python pip install -U scikit-learn 2. 如果已经安装了 scikit-learn，但仍然出现此错误，...

from sklearn.neural_network import MLPClassifier,MLPRegressor Traceback (most recent call last): File "C:\Users\wyq_0\AppData\Local\Temp\ipykernel_13656\921061210.py", line 1, in <module> from sklearn.neural_network import MLPClassifier,MLPRegressor File "C:\Users\wyq_0\python\lib\site-packages\sklearn\neural_network\__init__.py", line 10, in <module> from ._multilayer_perceptron import MLPClassifier File "C:\Users\wyq_0\python\lib\site-packages\sklearn\neural_network\_multilayer_perceptron.py", line 26, in <module> from ..metrics import accuracy_score, r2_score File "C:\Users\wyq_0\python\lib\site-packages\sklearn\metrics\__init__.py", line 42, in <module> from . import cluster File "C:\Users\wyq_0\python\lib\site-packages\sklearn\metrics\cluster\__init__.py", line 22, in <module> from ._unsupervised import silhouette_samples File "C:\Users\wyq_0\python\lib\site-packages\sklearn\metrics\cluster\_unsupervised.py", line 16, in <module> from ..pairwise import pairwise_distances_chunked File "C:\Users\wyq_0\python\lib\site-packages\sklearn\metrics\pairwise.py", line 33, in <module> from ._pairwise_distances_reduction import ArgKmin File "C:\Users\wyq_0\python\lib\site-packages\sklearn\metrics\_pairwise_distances_reduction\__init__.py", line 89, in <module> from ._dispatcher import ( File "C:\Users\wyq_0\python\lib\site-packages\sklearn\metrics\_pairwise_distances_reduction\_dispatcher.py", line 11, in <module> from ._base import _sqeuclidean_row_norms32, _sqeuclidean_row_norms64 File "sklearn\metrics\_pairwise_distances_reduction\_base.pyx", line 1, in init sklearn.metrics._pairwise_distances_reduction._base AttributeError: module 'sklearn.utils._openmp_helpers' has no attribute '__pyx_capi__'咋办

有一种可能的解决方法是禁用OpenMP，可以在代码中加入以下语句： import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' 如果你使用的是Anaconda环境，也可以尝试卸载并重新安装Scikit-learn： conda...

ImportError Traceback (most recent call last) Input In [21], in <cell line: 2>() 1 import pandas as pd ----> 2 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer 3 from sklearn.cluster import KMeans 4 from sklearn.metrics import silhouette_score File ~\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\__init__.py:83, in <module> 81 from . import __check_build # noqa: F401 82 from .base import clone ---> 83 from .utils._show_versions import show_versions 85 __all__ = [ 86 "calibration", 87 "cluster", (...) 128 "show_versions", 129 ] 132 def setup_module(module): File ~\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\_show_versions.py:12, in <module> 9 import sys 10 import importlib ---> 12 from ._openmp_helpers import _openmp_parallelism_enabled 15 def _get_sys_info(): 16 """System information 17 18 Returns (...) 22 23 """ ImportError: DLL load failed while importing _openmp_helpers: %1 不是有效的 Win32 应用程序

1. 升级scikit-learn库：在Anaconda Prompt或终端中使用以下命令升级scikit-learn库： pip install --upgrade scikit-learn 2. 安装Microsoft Visual C++ Redistributable：在Microsoft官网上下载并安装...

cannot import name 'recal1_score' from 'sklearn.metrics' (C:\Users\Lenovo\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\__init__.py)

这个错误通常是由于sklearn版本不兼或者安装不完整导致...4. 检查sklearn版本兼容性：有些函数可能只在特定版本的sklearn中才可用，你可以查看官方文档或者使用help()函数来查看函数的使用方法和所需的sklearn版本。

cannot import name 'root_mean_squared_error' from 'sklearn.metrics' (D:\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\metrics\__init__.py)

这个错误提示意味着在 sklearn.metrics 中无法导入 root_mean_squared_error 函数。这个函数在较旧的版本中可能不存在，您可以尝试升级 scikit-learn 库并再次导入此函数： pip install -U scikit-learn from ...

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

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='...

ImportError: cannot import name 'compare_ssim' from 'skimage.measure' (/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/skimage/measure/__init__.py)

如果在运行计算SSIM的代码时出现了无法导入compare_ssim的错误，可能是因为该函数在最新的版本中已经被弃用了。可以使用structural_similarity函数来代替。 以下是更新后的代码： python from skimage....

使用python创建一个使用归一化、Xavier初始化、正则化方法和MSGD的BP网络，该网络有8个输入1个输出1层隐藏层，要求分为两个模块（py文件），在确认输入、输出的训练集之后，模型不会出现shape类报错，且一个是BP网络，另一个是主函数，在每句代码后添加注释；训练集数据存于xlsx表格前3000行中，测试集为之后的40行，且均为float类型。并且能够输出各输入的权重。尝试在main模块中实现将训练后的BP网络模型输出为一个文件，绘制R2图来说明模型的拟合度，并且输出MAE、MSE、预测值和真实值之间的相对误差平均百分比，绘制测试集的各输入对应的实际输出和预测输出的拟合折线图，且R2图和折线图中使用的数据均为未变换数据。

from sklearn.metrics import r2_score r2 = r2_score(y_test, y_pred) plt.scatter(y_test, y_pred) plt.plot([y_test.min(), y_test.max()], [y_test.min(), y_test.max()], 'k--', lw=4) plt.xlabel('Actual') ...

使用python创建一个使用归一化、Xavier初始化、正则化方法和MSGD的BP网络，该网络有8个输入1个输出1层隐藏层，要求分为两个模块（py文件），且一个是BP网络，另一个是主函数，在每句代码后添加注释；训练集数据存于xlsx表格前3000行中，测试集为之后的40行，且均为float类型，训练后模型不会出现shape类报错，。并且能够输出各输入的权重。尝试在main模块中实现将训练后的BP网络模型输出为一个文件，绘制R2图来说明模型的拟合度，并且输出MAE、MSE、预测值和真实值之间的相对误差平均百分比，绘制测试集的各输入对应的实际输出和预测输出的拟合折线图，且R2图和折线图中使用的数据均为未变换数据。

from sklearn.metrics import r2_score, mean_absolute_error, mean_squared_error ## 步骤2：准备数据 我们需要从xlsx文件中读取前3000个样本作为训练集，后40个样本作为测试集。然后，我们将数据进行归一化...

使用python创建一个使用归一化、Xavier初始化、正则化方法和MSGD的BP网络，该网络有8个输入1个输出1层隐藏层。要求代码分为两个模块（py文件），且一个是BP网络，另一个是主函数，尽量在每句代码后添加注释。并且能够输出各输入的权重。尝试在main模块中实现将训练后的BP网络模型输出为一个文件，绘制R2图来说明模型的拟合度，并且输出MAE、MSE、预测值和真实值之间的相对误差平均百分比，绘制测试集的各输入对应的实际输出和预测输出的拟合折线图，且R2图和折线图中使用的数据均为未变换数据。 整体主要实现对8个输入1个输出1层隐藏层的BP网络的训练，且能够在训练后，将测试数据输入后得出比较符合的输出值。 假设训练集数据存于xlsx表格前3000行中，测试集为其之后的40行，且均为float类型，训练后模型不会出现shape类报错。

from sklearn.metrics import r2_score r2 = r2_score(y_test, y_pred) print("R2:", r2) plt.scatter(y_test, y_pred) plt.plot(y_test, y_test, color='red') plt.xlabel('True Values') plt.ylabel('Predictions'...
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