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

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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 'keras.api._v2.keras' has no attribute '__version__'

这个错误提示通常出现在尝试访问Keras库的版本信息时。`AttributeError`表示在当前的`keras.api._v2.keras`模块中找不到名为`__version__`的属性。这可能是因为你使用的Keras版本已经更新，原来的API路径（如`_v2`）已经被废弃或者重构了。

在旧版Keras中（可能是Keras 2.x），`__version__`是一个直接在顶层`keras`模块下可用的属性。如果你现在看到的是`_v2`前缀，那很可能是使用了Keras的新分层API（从Keras 2.0开始引入），其中版本信息可能存储在其他地方。

解决这个问题的一种方法是检查你的Keras安装，确保你在正确的版本上运行代码。如果是使用Python的import语句，你可以尝试：

from keras import __version__

或者

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

因为Keras 2.x以后已被TensorFlow 2.x完全集成。