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

您好！根据您提供的错误信息，看起来是缺少了某个模块导致的错误。有两种可能的解决方案：

1. 检查是否安装了所需的模块。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：

pip install -U scikit-learn

2. 如果已经安装了 scikit-learn，但仍然出现此错误，可能是由于库文件损坏或不兼容导致的。您可以尝试重新安装 scikit-learn，或者考虑卸载并重新安装整个 Anaconda 环境，以确保所有依赖项都正确安装和配置。

希望这些解决方案能够帮助您解决问题！如果您有任何其他问题，请随时提问。

相关问题

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)

如果您的 Scikit-learn 版本太旧，可能会出现 `ImportError` 无法导入 `multiclass_roc_auc_score` 函数的情况。如果您的 Scikit-learn 版本低于0.22，则无法使用 `multiclass_roc_auc_score` 函数。在这种情况下，您可以尝试更新 Scikit-learn 库，或者使用其他可用的指标来评估您的多类分类模型，例如 `accuracy_score()` 函数。

如果更新 Scikit-learn 库不是一个选项，您可以尝试使用 `roc_auc_score()` 函数来计算多类分类问题的 ROC AUC 分数。`roc_auc_score()` 函数可以处理多类分类问题，但需要将标签 `y_true` 转换为二进制编码形式，例如 one-hot 编码。以下是使用 `roc_auc_score()` 函数计算多类分类问题的 ROC AUC 分数的示例代码：

from sklearn.preprocessing import label_binarize
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_auc_score(y_test_bin, y_score, average='weighted', multi_class='ovr')

# 打印 ROC AUC 分数
print('ROC AUC score:', roc_auc)

其中，`n_classes` 是您数据集中的类别数量，`multi_class` 参数指定了如何处理多类分类问题，可以设置为 `'ovr'`（一对多）或 `'ovo'`（一对一）。在这个示例代码中，我们使用 `'ovr'` 来计算多类分类问题的 ROC AUC 分数。

import custom Traceback (most recent call last): File "/storage/denghua/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py", line 3508, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "<ipython-input-2-70cd1f72e183>", line 1, in <module> import custom File "/storage/denghua/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/custom/__init__.py", line 1, in <module> from .custom import * File "/storage/denghua/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/custom/custom.py", line 9, in <module> import RNA ModuleNotFoundError: No module named 'RNA'

根据你提供的信息，看起来你在导入一个名为 custom 的 Python 包时遇到了问题。更具体地说，该包的初始化模块（__init__.py）尝试导入 custom 模块，但是 custom 模块中的某些代码需要 RNA 模块，但是该模块无法找到。

解决此问题的最佳方法是确保 RNA 模块已正确安装。你可以尝试在终端或命令提示符下运行以下命令：pip install RNA

如果你已安装 RNA 模块但仍然遇到此错误，请确保该模块已在 Python 路径中可用。你可以尝试在 Python 中运行以下代码来检查模块是否可用：

import RNA

如果此代码运行时未引发 ImportError，则说明模块已正确安装并且在 Python 路径中可用。如果它引发 ImportError，则可能需要将模块的路径添加到 Python 路径中，或者重新安装模块以确保它正确安装。