AttributeError: module 'sklearn' has no attribute 'set_num_threads'

对不起，看来你在尝试导入`sklearn`并设置线程数时遇到了这个问题。`sklearn.set_num_threads()`这一函数在较旧的版本中曾经存在，但在新的`scikit-learn`（`sklearn`）版本中已被移除，因为从版本0.24开始，它不再直接允许用户调整线程数量，而是默认使用系统的线程池。

如果你想控制`sklearn`的并发处理，你可以尝试使用其他的替代方法：

1. **环境配置**：在某些情况下，全局线程池的数量可以在系统级别进行配置。例如，在Python中，你可以通过`os.environ['MKL_NUM_THREADS']`或`os.environ['NUMEXPR_NUM_THREADS']`来设置线程数。

2. **使用joblib.parallel_backend**：`joblib`是一个与`sklearn`紧密集成的库，用于并行计算。你可以通过`joblib.parallel_backend('threading', n_jobs=...)`来指定线程池大小。

3. **在`fit`和`predict`方法前设置线程**：如果你想要临时改变线程数，可以在调用`fit`和`predict`等任务前设置`ThreadPoolExecutor`。

如果你确定要强制限制`sklearn`的线程使用，建议查阅当前版本的官方文档或查找其他解决方案，因为直接修改`sklearn`模块属性可能会导致意想不到的问题。同时，确保你使用的`sklearn`版本与你的`threadpoolctl`版本兼容也是非常重要的。

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AttributeError: module 'sklearn' has no attribute '__version__'

AttributeError: module 'sklearn' has no attribute '__version__' 是一个常见的错误，它表示在导入sklearn模块时，没有找到名为__version__的属性。这通常是由于sklearn版本不兼容或安装不完整导致的。

要解决这个问题，可以尝试以下几个步骤：

1. 确保你已经正确安装了scikit-learn（sklearn）库。可以使用以下命令来安装最新版本：

   pip install -U scikit-learn

2. 检查你的代码中是否有其他与sklearn同名的模块或变量。如果有同名的模块或变量存在，可能会导致导入错误。

3. 如果你已经安装了最新版本的sklearn，但仍然出现该错误，可能是因为你的Python环境中存在多个版本的sklearn。可以尝试卸载所有版本，并重新安装最新版本。

4. 如果以上方法都无效，可以尝试升级你的Python版本。有时候，旧版本的Python可能不兼容最新版本的sklearn。

希望以上方法能够帮助你解决问题！

AttributeError: module 'sklearn' has no attribute '_version_'

这个错误提示表明在使用sklearn模块时，出现了找不到'_version_'属性的错误。通常这种错误是由于sklearn版本过低导致的。在旧版本的sklearn中，没有'_version_'属性，因此需要升级sklearn到最新版本。可以使用以下命令升级sklearn：

pip install -U scikit-learn