no module named 'sklearn.datas

这个错误信息表示你的程序没有找到名为'sklearn.datas'的模块。可能是因为你的sklearn库没有安装或者安装不完整。建议你检查一下你的sklearn安装是否正确，并且确保你在程序中正确地导入了这个模块。

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from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error b_datas = datasets.load_boston() 为什么报错？

我没有看到具体的错误信息，但是根据你提供的代码，可能是因为缺少了一些必要的代码行。在加载完数据集之后，你需要将数据集划分为训练集和测试集，然后再拟合模型并进行预测。你可以尝试在代码中添加以下行：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(b_datas.data, b_datas.target, test_size=0.2, random_state=42)

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean squared error: ", mse)

这些代码可以将数据集划分为训练集和测试集，使用线性回归模型拟合训练数据并进行预测，最后计算均方误差并输出。

if(isNotEmpty(_body) && isNotEmpty(_body.datas) && isNotEmpty(_body.datas[0].StatusCode) && isNotEmpty(_body.datas[0].Channel) && _body.datas[0].Channel == "100000011"){ if((_body.datas[0].StatusCode == "100000002" || _body.datas[0].StatusCode == "100000014") && isNotEmpty(_body.datas[0].orderNumber) && isNotEmpty(_body.datas[0].ModifiedOn)){ print("Y"); }else{ print("N"); } }else{ print("N"); }

根据您提供的代码，可以看出以下逻辑：

- 如果 `_body` 不为空且 `_body.datas` 不为空且 `_body.datas[0].StatusCode` 不为空且 `_body.datas[0].Channel` 不为空且 `_body.datas[0].Channel` 等于 "100000011"，则进行下一步判断。
- 如果 `_body.datas[0].StatusCode` 等于 "100000002" 或者 `_body.datas[0].StatusCode` 等于 "100000014" 且 `_body.datas[0].orderNumber` 不为空且 `_body.datas[0].ModifiedOn` 不为空，则输出 "Y"。
- 否则，输出 "N"。
- 若以上条件都不满足，则输出 "N"。

以上是根据代码逻辑进行的简单解读，如果有其他问题，请您提供更多上下文信息。