no module named 'sklearn.linear_model.logistic'

### 回答1：
这个错误提示意味着你的代码中缺少了一个名为'sklearn.linear_model.logistic'的模块。可能是你没有正确安装scikit-learn库，或者你的代码中没有正确导入这个模块。你可以尝试检查一下你的代码和安装情况，看看是否有问题。

### 回答2：
在使用Python中的scikit-learn库时，有时会出现"No module named 'sklearn.linear_model.logistic'"的错误。这种错误通常发生在导入线性模型时。

首先，建议检查是否正确安装了scikit-learn库。可以使用以下命令在Python中安装scikit-learn库：pip install -U scikit-learn。如果已经安装了库，那么可能需要更新库以确保最新版本。

如果安装的库版本正确，那么可能是因为没有正确导入所需的模块。例如，在使用线性模型时，应该首先导入sklearn.linear_model的模块，然后可以使用LogisticRegression类。因此，正确的导入语句应该是：from sklearn.linear_model import LogisticRegression。

另一个可能的问题是版本兼容性问题。如果使用的代码是针对较旧的库版本编写的，那么可能需要进行一些调整才能适应最新的库版本。可以通过查看文档或在网上搜索来解决此问题。

总之，出现"No module named 'sklearn.linear_model.logistic'"错误通常是由于安装或导入问题引起的。检查安装和导入语句是否正确，并确保兼容性问题得到解决，应该能够解决这个问题。

### 回答3：
提示信息“no module named 'sklearn.linear_model.logistic'”意味着没有找到名为“sklearn.linear_model.logistic”的Python模块。这是由于缺少必要的库或模块所导致的。在处理这种情况时，需要采取以下步骤：

首先，需要检查是否已正确安装scikit-learn库。在Python中，可以使用pip命令来安装库和模块。例如，可以在命令行中输入“pip install -U scikit-learn”来安装scikit-learn库的最新版本。安装完成后，可以使用“import sklearn”语句来引入库。

其次，可能是该特定模块已经不再使用或更改了名称。在scikit-learn库中，逻辑回归模型现在在“sklearn.linear_model”模块中可以使用，可以使用“from sklearn.linear_model import LogisticRegression”来引入逻辑回归模型。

最后，如果上述步骤均未解决问题，则可能需要检查Python环境是否正确配置。这可能包括更新Python版本或重装Python。如果在特定环境中出现此问题，请检查环境变量和路径设置。可能需要添加scikit-learn库的路径。可以在Python中使用sys.path命令来查看Python环境的路径。

总之，要解决此错误，“no module named 'sklearn.linear_model.logistic'”，需要检查是缺少必要的库或模块、找不到模块或环境配置问题。通过上述步骤可以轻松解决此错误并进行正常的Python编程。