在 '__init__.py | __init__.py' 中找不到引用 'logistic'

这个错误通常是因为你在代码中引用了一个名为 `logistic` 的模块或函数，但是这个模块或函数并没有被正确导入。你需要检查一下你的代码中是否正确导入了这个模块或函数。

如果你已经导入了这个模块或函数，那么可能是因为它没有被正确安装或配置。你可以尝试重新安装这个模块或函数，或者查看一下它的文档以确定正确的用法。

另外，如果你在使用一个自己编写的模块或函数，你需要确保它被正确地放置在 Python 的搜索路径中，或者在代码中正确地引用它的位置。

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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。

Exception in Tkinter callback Traceback (most recent call last): File "D:\python\lib\tkinter\__init__.py", line 1702, in __call__ return self.func(*args) File "C:/Users/邹圣楠/PycharmProjects/house/house.py", line 168, in test model.fit(X_train, y_train) File "C:\Users\邹圣楠\AppData\Local\JetBrains\PyCharmCE2021.3\demo\PyCharmLearningProject\venv\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_logistic.py", line 1516, in fit check_classification_targets(y) File "C:\Users\邹圣楠\AppData\Local\JetBrains\PyCharmCE2021.3\demo\PyCharmLearningProject\venv\lib\site-packages\sklearn\utils\multiclass.py", line 197, in check_classification_targets raise ValueError("Unknown label type: %r" % y_type) ValueError: Unknown label type: 'continuous'

这是一个Python的异常信息，看起来是你在使用scikit-learn库中的Logistic回归模型时出现了错误，错误的类型是“ValueError: Unknown label type: 'continuous'”，提示了未知的标签类型“连续型”的错误。这可能是由于你的标签是连续的，而不是分类的，因此Logistic回归模型无法处理。你可以尝试使用其他适合处理连续标签的回归模型，如线性回归或支持向量回归。