pycharm cannot import name 'GridSearchC' from 'sklearn.model_selection'

时间: 2023-08-15 19:03:08 浏览: 39
这个错误通常表示你需要更新 scikit-learn 库。你可以通过运行以下命令来更新库: ``` pip install -U scikit-learn ``` 如果你已经使用了虚拟环境,请确保在激活虚拟环境后运行此命令。如果更新库还是无法解决问题,请检查你的代码中是否有其他依赖库与 scikit-learn 版本不兼容。
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pycharm报错from sklearn.model_selection import train_test_split ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn'

这个错误提示是因为你的 PyCharm 环境中没有安装 scikit-learn(sklearn)模块。你可以通过以下命令使用 pip 安装: ``` pip install -U scikit-learn ``` 如果你使用的是 Anaconda 环境,可以使用以下命令安装: ``` conda install scikit-learn ``` 安装完成后,再次运行代码应该就没有问题了。

from sklearn.model_selection import train_test_split说No module named 'sklearn'

出现No module named 'sklearn'的错误是由于你的scikit-learn版本过低导致的。解决此问题的方法有两种: 方法一:运行cmd,输入命令:conda update scikit-learn,然后按提示输入y。 方法二:运行cmd,直接输入命令:pip install -U scikit-learn。 可能出现的问题: 1. 如果在Windows下输入pip install -U scikit-learn后出现time out的错误,这是由于pip默认使用国外源,速度较慢容易超时。解决办法是在C:\Users\Administrator\AppData\Roaming文件夹下创建一个pip文件夹,然后在pip文件夹下新建一个文件pip.ini,并将超时时间修改为60000,同时更改为国内清华源下载。具体内容如下: [global] timeout = 60000 index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple [install] use-mirrors = true mirrors = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn 2. 如果出现OSError: [WinError 17] 系统无法将文件移到不同的磁盘驱动器的错误,原因是文件被占用,系统无法复制文件。解决办法是关闭Python(或Jupyter、Pycharm)和相关进程,或重新启动电脑,然后重新运行cmd,输入命令:pip install -U scikit-learn。

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修改一下这段代码在pycharm中的实现,import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim #from torchvision import datasets,transforms import torch.utils.data as data #from torch .nn:utils import weight_norm import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.metrics import cohen_kappa_score data_ = pd.read_csv(open(r"C:\Users\zhangjinyue\Desktop\rice.csv"),header=None) data_ = np.array(data_).astype('float64') train_data =data_[:,:520] train_Data =np.array(train_data).astype('float64') train_labels=data_[:,520] train_labels=np.array(train_data).astype('float64') train_data,train_data,train_labels,train_labels=train_test_split(train_data,train_labels,test_size=0.33333) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) start_epoch=1 num_epoch=1 BATCH_SIZE=70 Ir=0.001 classes=('0','1','2','3','4','5') device=torch.device("cuda"if torch.cuda.is_available()else"cpu") torch.backends.cudnn.benchmark=True best_acc=0.0 train_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) test_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) train_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True) test_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)

import pandas as pd import torch from sklearn.model_selection import train_test_split from transformers import AutoTokenizer, GPT2LMHeadModel, AdamW import torch.nn as nn # 加载预训练的GPT-2模型和tokenizer model_path = "E:\python3.9.6\gpt2model" # 模型路径 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path) model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_path) # 读取Excel文件 file_path = r"E:\pycharm\zfws7\标注数据.xlsx" df = pd.read_excel(file_path) # 获取问题检查结果和标注关键词列 questions = df["问题检查结果"].tolist() keywords = df["关键词"].tolist() # 数据准备:将标注数据转换为模型可接受的格式 inputs_encodings = tokenizer(questions, truncation=True, padding=True, return_tensors="pt") outputs_encodings = tokenizer(keywords, truncation=True, padding=True, return_tensors="pt") # 数据加载:将准备好的标注数据加载到模型中,分为训练集和验证集 train_inputs, val_inputs, train_labels, val_labels = train_test_split( inputs_encodings["input_ids"], outputs_encodings["input_ids"], test_size=0.2, # 选择验证集占总数据的比例 random_state=42, # 设置随机种子,确保可复现的结果 shuffle=True # 打乱数据 ) train_attention_mask = inputs_encodings["attention_mask"] val_attention_mask = val_inputs.new_ones(val_inputs.shape) # 创建相同形状的attention mask # 超参数设置 learning_rate = 1e-4 batch_size = 16 num_epochs = 10 # 优化器和损失函数 optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=learning_rate) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='8') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:8].values y = data.iloc[:, 0:8].values # 对输入和输出数据进行归一化 scaler_X = MinMaxScaler(feature_range=(0, 4)) X = scaler_X.fit_transform(X) scaler_y = MinMaxScaler(feature_range=(0, 4)) y = scaler_y.fit_transform(y) # 将数据集分成训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=0) # 创建神经网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(units=8, input_dim=8, activation='relu')) model.add(Dense(units=64, activation='relu')) model.add(Dense(units=8, activation='relu')) model.add(Dense(units=8, activation='linear')) # 编译模型 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=230, batch_size=1000) # 评估模型 score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=1258) print('Test loss:', score) # 使用训练好的模型进行预测 X_test_scaled = scaler_X.transform(X_test) y_pred = model.predict(X_test_scaled) # 对预测结果进行反归一化 y_pred_int = scaler_y.inverse_transform(y_pred).round().astype(int) # 计算预测的概率 mse = ((y_test - y_pred) ** 2).mean(axis=None) probabilities = 1 / (1 + mse - ((y_pred_int - y_test) ** 2).mean(axis=None)) # 构建带有概率的预测结果 y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred_int, columns=data.columns[:8]) y_pred_prob['Probability'] = probabilities # 过滤掉和小于6或大于24的行 row_sums = np.sum(y_pred, axis=1) y_pred_filtered = y_pred[(row_sums >= 6) & (row_sums <= 6), :] # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 打印带有概率的预测结果 print('Predicted values with probabilities:') print(y_pred_filtered)显示Traceback (most recent call last): File "D:\pycharm\PyCharm Community Edition 2023.1.1\双色球8分区预测模型.py", line 61, in <module> y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'drop_duplicates'怎么修改

rom tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences Traceback (most recent call last): File "<input>", line 1, in <module> File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2021.1.3\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) File "C:\Program Files\Python310\lib\site-packages\keras\api\_v2\keras\__init__.py", line 13, in <module> from keras.api._v2.keras import __internal__ File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2021.1.3\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) File "C:\Program Files\Python310\lib\site-packages\keras\api\__init__.py", line 8, in <module> from keras.api import keras File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2021.1.3\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) File "C:\Program Files\Python310\lib\site-packages\keras\api\keras\__init__.py", line 13, in <module> from keras.api.keras import __internal__ File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2021.1.3\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) File "C:\Program Files\Python310\lib\site-packages\keras\api\keras\__internal__\__init__.py", line 10, in <module> from keras.saving.serialization_lib import enable_unsafe_deserialization File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2021.1.3\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) File "C:\Program Files\Python310\lib\site-packages\keras\saving\serialization_lib.py", line 28, in <module> from keras.saving.legacy.saved_model.utils import in_tf_saved_model_scope ImportError: cannot import name 'in_tf_saved_model_scope' from 'keras.saving.legacy.saved_model.utils' (C:\Program Files\Python310\lib\site-packages\keras\saving\legacy\saved_model\utils.py)

修改下面代码,另画一张可视化图展示出t_sne里面的数据每15行数据个用一种颜色画出。 import pandas as pd from sklearn import cluster from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.manifold import TSNE from sklearn.decomposition import PCA def k_means(data_set, output_file, png_file, t_labels, score_file, set_name): model = cluster.KMeans(n_clusters=7, max_iter=1000, init="k-means++") model.fit(data_set) # print(list(model.labels_)) p_labels = list(model.labels_) r = pd.concat([data_set, pd.Series(model.labels_, index=data_set.index)], axis=1) r.columns = list(data_set.columns) + [u'聚类类别'] print(r) # r.to_excel(output_file) with open(score_file, "a") as sf: sf.write("By k-means, the f-m_score of " + set_name + " is: " + str(metrics.fowlkes_mallows_score(t_labels, p_labels))+"\n") sf.write("By k-means, the rand_score of " + set_name + " is: " + str(metrics.adjusted_rand_score(t_labels, p_labels))+"\n") '''pca = PCA(n_components=2) pca.fit(data_set) pca_result = pca.transform(data_set) t_sne = pd.DataFrame(pca_result, index=data_set.index)''' t_sne = TSNE() t_sne.fit(data_set) t_sne = pd.DataFrame(t_sne.embedding_, index=data_set.index) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 0] plt.plot(dd[0], dd[1], 'r.') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 1] plt.plot(dd[0], dd[1], 'go') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 2] plt.plot(dd[0], dd[1], 'b*') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 3] plt.plot(dd[0], dd[1], 'o') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 4] plt.plot(dd[0], dd[1], 'm.') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 5] plt.plot(dd[0], dd[1], 'co') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 6] plt.plot(dd[0], dd[1], 'y*') plt.savefig(png_file) plt.clf() '''plt.scatter(data_set.iloc[:, 0], data_set.iloc[:, 1], c=model.labels_) plt.savefig(png_file) plt.clf()''' frog_data = pd.read_csv("D:/PyCharmPython/pythonProject/mfcc3.csv") tLabel = [] for family in frog_data['name']: if family == "A": tLabel.append(0) elif family == "B": tLabel.append(1) elif family == "C": tLabel.append(2) elif family == "D": tLabel.append(3) elif family == "E": tLabel.append(4) elif family == "F": tLabel.append(5) elif family == "G": tLabel.append(6) scoreFile = "D:/PyCharmPython/pythonProject/scoreOfClustering.txt" first_set = frog_data.iloc[:, 1:1327] k_means(first_set, "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_1.xlsx", "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_2.png", tLabel, scoreFile, "Set_1")

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