使用leran时'yarn' 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序
时间: 2024-09-10 09:01:24 浏览: 33
"yarn" 不是一个内置命令或可直接运行的程序,当你尝试使用 "leran" 这个上下文的时候,可能是在指代 Node.js 中的 yarn 工具,它是一个流行的包管理器,用于管理和安装前端项目的依赖项。然而,如果在命令行提示符中遇到 "yarn is not recognized as an internal or external command" 的错误,通常意味着你的系统环境变量中没有配置 yarn 的路径,或者 yarn 安装的位置不在系统的PATH环境中。
解决这个问题,你可以按照以下步骤操作:
1. 确认已全局安装 yarn:检查是否已经通过 npm global install yarn 命令进行了全局安装。
2. 添加到 PATH:对于 Windows 用户,可以尝试将 yarn 安装目录添加到系统环境变量的 PATH 中;对于 Linux 或 macOS,可以在 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc 文件中添加 yarn 的路径。
3. 检查 yarn 是否可用:打开终端,输入 `which yarn` 或 `where yarn`(Windows),看能否找到 yarn 的位置。
4. 重新启动终端或源码编辑器:让系统加载新的环境设置。
如果你还是无法解决问题,可能需要重新安装 yarn,确保所有步骤都正确完成。
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使用scikiit-leran实现决策树决策树的代码示例
在Python中,你可以使用`sklearn`库来实现决策树。`sklearn.tree`模块提供了 DecisionTreeClassifier 和 DecisionTreeRegressor 等类,用于构建分类和回归模型。这里是一个简单的决策树分类器的例子:
```python
# 导入必要的库
from sklearn import tree
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 假设你已经有了一个名为'data.csv'的数据集,包含特征列'features'和目标列'target'
data = pd.read_csv('data.csv')
# 分割数据集为特征X和目标变量y
X = data['features']
y = data['target']
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 创建一个决策树分类器
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
predictions = clf.predict(X_test)
# 打印一些决策树的信息
print("Feature importances:\n", clf.feature_importances_)
#
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