from sklearn.neural_network import MLPClassifier,MLPRegressor Traceback (most recent call last): File "C:\Users\wyq_0\AppData\Local\Temp\ipykernel_13656\921061210.py", line 1, in <module> from sklearn.neural_network import MLPClassifier,MLPRegressor File "C:\Users\wyq_0\python\lib\site-packages\sklearn\neural_network\__init__.py", line 10, in <module> from ._multilayer_perceptron import MLPClassifier File "C:\Users\wyq_0\python\lib\site-packages\sklearn\neural_network\_multilayer_perceptron.py", line 26, in <module> from ..metrics import accuracy_score, r2_score File "C:\Users\wyq_0\python\lib\site-packages\sklearn\metrics\__init__.py", line 42, in <module> from . import cluster File "C:\Users\wyq_0\python\lib\site-packages\sklearn\metrics\cluster\__init__.py", line 22, in <module> from ._unsupervised import silhouette_samples File "C:\Users\wyq_0\python\lib\site-packages\sklearn\metrics\cluster\_unsupervised.py", line 16, in <module> from ..pairwise import pairwise_distances_chunked File "C:\Users\wyq_0\python\lib\site-packages\sklearn\metrics\pairwise.py", line 33, in <module> from ._pairwise_distances_reduction import ArgKmin File "C:\Users\wyq_0\python\lib\site-packages\sklearn\metrics\_pairwise_distances_reduction\__init__.py", line 89, in <module> from ._dispatcher import ( File "C:\Users\wyq_0\python\lib\site-packages\sklearn\metrics\_pairwise_distances_reduction\_dispatcher.py", line 11, in <module> from ._base import _sqeuclidean_row_norms32, _sqeuclidean_row_norms64 File "sklearn\metrics\_pairwise_distances_reduction\_base.pyx", line 1, in init sklearn.metrics._pairwise_distances_reduction._base AttributeError: module 'sklearn.utils._openmp_helpers' has no attribute '__pyx_capi__'咋办

这个错误可能是由于Scikit-learn与OpenMP的兼容性问题导致的。有一种可能的解决方法是禁用OpenMP，可以在代码中加入以下语句：

import os
os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True'

如果你使用的是Anaconda环境，也可以尝试卸载并重新安装Scikit-learn：

conda remove scikit-learn
conda install scikit-learn

如果以上方法都无法解决问题，建议升级你的编译器和OpenMP库，或者联系Scikit-learn官方社区获取更多帮助。

相关问题

from sklearn.neural_network import MLPClassifier,MLPRegressor什么意思

这段代码导入了sklearn库中的神经网络分类器（MLPClassifier）和神经网络回归器（MLPRegressor）。这两个类都是基于多层感知器（Multi-layer Perceptron，MLP）的神经网络模型。其中，MLPClassifier用于解决分类问题，而MLPRegressor用于解决回归问题。

具体来说，MLP模型是一种前向神经网络模型，它由多个神经网络层组成，其中每个层都由多个神经元组成。每个神经元接收来自上一层的输入，并通过激活函数将输出传递给下一层。输入层接收来自原始数据集的特征向量，输出层输出预测的分类或回归结果。

在使用MLPClassifier和MLPRegressor之前，需要先对数据进行预处理和特征工程，以确保数据的质量和有效性。然后，可以使用fit()函数对模型进行训练，使用predict()函数对新数据进行预测，并使用score()函数对模型进行评估。在训练模型时，可以通过调整参数来优化模型的性能，并使用交叉验证等技术来避免过拟合。

from sklearn.discriminant_analysis import QuadraticDiscriminantAnalysis from sklearn.neural_network import MLPClassifier

这两行代码引入了 scikit-learn 库中的 QuadraticDiscriminantAnalysis 和 MLPClassifier 两个分类器模型。

QuadraticDiscriminantAnalysis 是一个分类器模型，属于判别式模型，用于解决二分类或多分类问题。它的基本思想是假设每个类别的样本都是从一个高斯分布采样得到的，并且每个类别的高斯分布的协方差矩阵不同。通过训练集中的样本估计每个类别的高斯分布的均值和协方差矩阵，然后根据贝叶斯准则计算测试样本属于每个类别的概率，最终将测试样本分类到概率最大的那个类别。

MLPClassifier 是一个多层感知器分类器模型，也是一个判别式模型，用于解决二分类或多分类问题。多层感知器是一种前向人工神经网络模型，由多个神经元组成多个层，每一层的神经元与下一层的神经元之间有权重连接。训练过程中，通过反向传播算法更新每个神经元之间的权重，从而最小化损失函数，使得模型的预测结果与真实结果之间的差距最小化。

这两个模型都是常见的分类器模型，可以根据具体问题选择适合的模型进行建模和训练。