from sklearn.decomposition import NMF ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn'

时间: 2023-07-06 19:41:17 浏览: 176
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ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn.cross_validation’

这个错误表示您缺少`scikit-learn`（也称为`sklearn`）库。可以通过以下命令在命令行中安装它： ``` pip install -U scikit-learn ``` 如果您使用的是Anaconda，则可以使用以下命令安装： ``` conda install scikit-learn ``` 安装完成后，重新运行脚本应该就可以解决这个错误了。
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优化这段代码# import modules 导入模块 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.decomposition import PCA import pandas as pd from sklearn import svm import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from matplotlib import colors from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn.svm import SVC from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit,StratifiedKFold from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.model_selection import GridSearchCV, LeaveOneOut, cross_val_predict from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn import svm from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.metrics import roc_auc_score import math import datetime import multiprocessing as mp from sklearn.ensemble import StackingClassifier from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.svm import LinearSVC import random

from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.svm import SVC, LinearSVC from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.naive_...

from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import ShuffleSplit from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import classification_report

这是一段用于导入一些常见的机器学习相关的库和模块的代码。它导入了StandardScaler用于数据标准化，PCA用于...这些库和模块都是来自于scikit-learn（sklearn）这个Python机器学习库。你有关这段代码的其他问题吗？

import pandas as pd import numpy as np import scipy.stats as stats import seaborn as sns from sklearn.metrics import RocCurveDisplay from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import confusion_matrix,accuracy_score from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import tree from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier请在此基础上续写代码块，要求是（1） 读入数据后，选取自变量"sysBP", "diaBP","age","totChol","BMI", "heartRate", "glucose"记为X，因变量"TenYearCHD"记为y，组成新的数据集。¶

from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 读入数据 data = pd.read_csv("heart.csv") # 选取自变量 X = data[["sysBP", ...

from sklearn.decomposition import PCA

from sklearn.decomposition import PCA import numpy as np # 创建一组高维数据 X = np.random.randn(100, 10) # 创建 PCA 对象并指定降维后的维度 pca = PCA(n_components=2) # 对数据进行降维 X_reduced = pca...

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