error: knn.cxx: No such file or directory

时间: 2023-08-17 09:14:24 浏览: 223
引用\[1\]:在构建Python绑定时,您遇到了错误"aarch64-poky-linux-gcc:error::没有这样的文件或目录"。引用\[2\]和\[3\]提供了一些与此错误相关的详细信息。根据这些信息,错误似乎是由于缺少文件"knn.cxx"引起的。 要解决这个问题,您可以尝试以下几个步骤: 1. 确保您的yocto版本中包含了mlpack的所有依赖项,并且这些依赖项已正确安装。 2. 检查您的食谱文件,确保正确指定了mlpack的路径和文件。 3. 确保您的构建环境中存在文件"knn.cxx",并且路径正确。 如果问题仍然存在,您可能需要进一步检查构建过程中的其他错误或警告信息,以找出导致"knn.cxx"文件缺失的原因。您可以查看构建日志文件"/builds/build-h3/tmp/work/aarch64-poky-linux/mlpack/git-r0/temp/log.do_compile.17361"以获取更多详细信息。 希望这些步骤能帮助您解决问题。如果您需要进一步的帮助,请提供更多的上下文信息,以便我们能够更准确地帮助您解决问题。 #### 引用[.reference_title] - *1* [aarch64-poky-linux-gcc:error::没有这样的文件或目录](https://blog.csdn.net/weixin_36157837/article/details/116886927)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [aarch64pokylinuxgcc:错误::没有这样的文件或目录](https://blog.csdn.net/weixin_42386033/article/details/116886926)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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dtc.predict(wine_target.iloc[:,1:].values) Out[33]: array([2., 2., 2., 3., 1.]) In [34]: from sklearn.metrics import mean_squared_error #先获得预测的y值y_pre y_pre=dtc.predict(x_test) mean_squared_error(y_test,y_pre) Out[34]: 0.0 In [35]: print("决策树 训练精度:",dtc.score(x_test,y_test)) print("决策树 泛化精度:",dtc.score(x_train,y_train)) 决策树 训练精度: 1.0 决策树 泛化精度: 1.0 In [39]: #KNN最近邻分类算法 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import train_test_split x=wine_data.iloc[:,1:].values y=wine_data.iloc[:,0].values x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.3,random_state=125) dtr=KNeighborsClassifier() dtr.fit(x_train,y_train) dtr.score(x_test,y_test) Out[39]: 0.9807692307692307 In [42]: model_knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)#看5个近邻的类别确定分类 model_knn.fit(x_train,y_train) #预测 model_knn.predict(x_test) Out[42]: array([3., 3., 1., 2., 1., 3., 3., 1., 2., 3., 2., 1., 2., 1., 2., 1., 2., 2., 3., 1., 1., 3., 1., 2., 1., 2., 3., 3., 2., 2., 1., 1., 2., 1., 1., 2., 3., 1., 3., 3., 2., 2., 2., 2., 1., 1., 1., 1., 2., 3., 2., 1.]) In [43]: dtr.predict(wine_target.iloc[:,1:].values) Out[43]: array([2., 2., 3., 3., 1.]) In [41]: neighbors = 3 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsClassifier(neighbors) knn.fit(x_train,y_train) print("KNN 训练精度:",knn.score(x_test,y_test)) print("KNN 泛化精度:",knn.score(x_train,y_train)) KNN 训练精度: 0.9615384615384616 KNN 泛化精度: 0.9586776859504132

In [16]: wine_data=data.iloc[:-5,:] wine_target=data.iloc[-5:,:] In [17]: from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split x=wine_data.iloc[:,1:].values y=wine_data.iloc[:,0].values x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.3,random_state=42) #建立模型 dtc=DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')#基于熵评价纯度 dtc.fit(x_train,y_train)#拟合数据 y_pre=dtc.predict(x_test) y_pre Out[17]: array([3.0, 1.0, 3.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 1.0, 3.0, 2.0, 3.0, 1.0, 2.0, 3.0, 2.0, 1.0, 2.0, 1.0, 3.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 1.0, 3.0, 2.0, 3.0, 1.0, 2.0, 1.0, 2.0, 1.0, 2.0, 2.0, 3.0, 3.0, 2.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 3.0, 1.0, 1.0, 1.0, 2.0, 1.0, 2.0, 1.0, 3.0, 3.0]) In [18]: dtc.predict(wine_target.iloc[:,1:].values) Out[18]: array([2.0, 2.0, 2.0, 3.0, 1.0]) In [19]: from sklearn.metrics import mean_squared_error #先获得预测的y值y_pre y_pre=dtc.predict(x_test) mean_squared_error(y_test,y_pre) Out[19]: 0.0 In [20]: print("决策树 训练精度:",dtc.score(x_test,y_test)) print("决策树 泛化精度:",dtc.score(x_train,y_train)) 决策树 训练精度: 1.0 决策树 泛化精度: 1.0 In [21]: #KNN最近邻分类算法 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import train_test_split x=wine_data.iloc[:,1:].values y=wine_data.iloc[:,0].values x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.3,random_state=125) dtr=KNeighborsClassifier() dtr.fit(x_train,y_train) dtr.score(x_test,y_test) Out[21]: 0.9807692307692307 In [22]: model_knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)#看5个近邻的类别确定分类 model_knn.fit(x_train,y_train) #预测 model_knn.predict(x_test) Out[22]: array([3.0, 3.0, 1.0, 2.0, 1.0, 3.0, 3.0, 1.0, 2.0, 3.0, 2.0, 1.0, 2.0, 1.0, 2.0, 1.0, 2.0, 2.0, 3.0, 1.0, 1.0, 3.0, 1.0, 2.0, 1.0, 2.0, 3.0, 3.0, 2.0, 2.0, 1.0, 1.0, 2.0, 1.0, 1.0, 2.0, 3.0, 1.0, 3.0, 3.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 2.0, 3.0, 2.0, 1.0]) In [23]: dtr.predict(wine_target.iloc[:,1:].values) Out[23]: array([2.0, 2.0, 3.0, 3.0, 1.0]) In [24]: neighbors = 3 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsClassifier(neighbors) knn.fit(x_train,y_train) print("KNN 训练精度:",knn.score(x_test,y_test)) print("KNN 泛化精度:",knn.score(x_train,y_train)) KNN 训练精度: 0.9615384615384616 KNN 泛化精度: 0.9586776859504132代码解释

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