在setting安装sklearn库

时间: 2023-11-14 18:10:27 浏览: 84
要在setting中安装sklearn库，可以通过以下步骤实现： 1. 打开PyCharm，点击菜单栏的File -> Settings。 2. 在Settings窗口中，选择Project: your_project_name -> Project Interpreter。 3. 在Project Interpreter页面中，点击右上角的“+”按钮，搜索“scikit-learn”。 4. 找到scikit-learn库后，点击“Install Package”按钮进行安装。 5. 安装完成后，可以在代码中使用import语句导入sklearn库。
相关问题

E:\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\cluster\_kmeans.py:870: FutureWarning: The default value of `n_init` will change from 10 to 'auto' in 1.4. Set the value of `n_init` explicitly to suppress the warning warnings.warn( E:\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\cluster\_kmeans.py:1382: UserWarning: KMeans is known to have a memory leak on Windows with MKL, when there are less chunks than available threads. You can avoid it by setting the environment variable OMP_NUM_THREADS=2. warnings.warn(

这些警告信息是关于sklearn库中KMeans聚类算法的未来变化和已知的内存泄漏问题。警告信息中提到的默认值`n_init`将在未来版本中从10更改为'auto'，建议明确设置`n_init`的值以抑制警告。另外，对于Windows系统使用MKL时，KMeans算法在可用线程数多于数据块数时可能存在内存泄漏问题，可以通过设置环境变量`OMP_NUM_THREADS=2`来避免该问题。

D:\ProgramData\Anaconda3\envs\cie\lib\site-packages\sklearn\cluster\_kmeans.py:870: FutureWarning: The default value of `n_init` will change from 10 to 'auto' in 1.4. Set the value of `n_init` explicitly to suppress the warning warnings.warn( D:\ProgramData\Anaconda3\envs\cie\lib\site-packages\sklearn\cluster\_kmeans.py:1382: UserWarning: KMeans is known to have a memory leak on Windows with MKL, when there are less chunks than available threads. You can avoid it by setting the environment variable OMP_NUM_THREADS=2.

这是一个来自 scikit-learn 库的警告信息，它可能与 KMeans 聚类算法在 Windows 平台上的内存泄漏问题有关。警告信息建议设置 OMP_NUM_THREADS 环境变量为 2 可以避免该问题。该警告信息还提到了 `n_init` 参数的默认值将在 1.4 版本中从 10 更改为 'auto'。建议在使用 KMeans 算法时注意这些警告信息。
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to plot within notebook import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #setting figure size from matplotlib.pylab import rcParams rcParams['figure.figsize'] = 20,10 #for normalizing data from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) #read the file df = pd.read_csv('平安银行历史行情1.csv',index_col=0) #print the head df.head()这串代码为什么不对

1. 没有导入必要的库，如pandas、numpy等。 2. 缺少对导入库的别名的定义，如pandas应该导入为pd。 3. 代码中的文件路径可能不正确，应该根据实际情况进行更改。 4. 代码中可能存在其他语法错误，如缺少冒号、括号等...

Target is multiclass but average='binary'. Please choose another average setting, one of [None, 'micro', 'macro', 'weighted'].

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#importing required libraries from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, LSTM #setting index data = df.sort_index(ascending=True, axis=0) new_data = data[['trade_date', 'close']] new_data.index = new_data['trade_date'] new_data.drop('trade_date', axis=1, inplace=True) new_data.head() #creating train and test sets dataset = new_data.values train= dataset[0:1825,:] valid = dataset[1825:,:] #converting dataset into x_train and y_train scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaled_data = scaler.fit_transform(dataset) x_train, y_train = [], [] for i in range(60,len(train)): x_train.append(scaled_data[i-60:i,0]) y_train.append(scaled_data[i,0]) x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train) x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0],x_train.shape[1],1)) # create and fit the LSTM network model = Sequential() model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(x_train.shape[1],1))) model.add(LSTM(units=50)) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(x_train, y_train, epochs=1, batch_size=1, verbose=1) #predicting 246 values, using past 60 from the train data inputs = new_data[len(new_data) - len(valid) - 60:].values inputs = inputs.reshape(-1,1) inputs = scaler.transform(inputs) X_test = [] for i in range(60,inputs.shape[0]): X_test.append(inputs[i-60:i,0]) X_test = np.array(X_test) X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0],X_test.shape[1],1)) closing_price = model.predict(X_test) closing_price1 = scaler.inverse_transform(closing_price) rms=np.sqrt(np.mean(np.power((valid-closing_price1),2))) rms #v=new_data[1825:] valid1 = pd.DataFrame() # 假设你使用的是Pandas DataFrame valid1['Pre_Lstm'] = closing_price1 train=new_data[:1825] plt.figure(figsize=(16,8)) plt.plot(train['close']) plt.plot(valid1['close'],label='真实值') plt.plot(valid1['Pre_Lstm'],label='预测值') plt.title('LSTM预测',fontsize=16) plt.xlabel('日期',fontsize=14) plt.ylabel('收盘价',fontsize=14) plt.legend(loc=0)

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