from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn'

时间: 2023-11-16 08:02:05 浏览: 41
根据提供的引用内容,这段代码出现了一个ModuleNotFoundError,意味着sklearn模块没有被正确导入。sklearn是一个常用的Python机器学习库,需要先安装才能使用。可以通过在命令行中输入“pip install scikit-learn”来安装sklearn库。安装完成后,再次运行代码即可。
相关问题

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity import random

这不是一个问题,而是一段 Python 代码。它导入了 scikit-learn 库中的 cosine_similarity 函数,并且还导入了 random 模块。如果你有任何关于这段代码的问题,我可以尝试回答。

pycharm报错 unsolved reference,from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity报错

这个错误通常是因为PyCharm无法找到您引用的库或包。在这种情况下,您可以尝试以下解决方法: 1. 确保您已经安装了所需的库或包,可以在终端中使用pip install命令来安装,例如:pip install scikit-learn。 2. 确保您正在使用正确的Python解释器。在PyCharm的设置中,您可以检查所用解释器的路径是否正确。 3. 在PyCharm的设置中,确保您的项目的Python解释器已设置为正确的解释器。 4. 如果您已经安装了所需的库或包,但是PyCharm仍然无法找到它们,您可以尝试重建项目的索引。在PyCharm的菜单栏中,选择File->Invalidate Caches / Restart,然后选择Invalidate and Restart选项。 如果您仍然无法解决问题,建议您检查一下您的代码是否存在其他问题,例如拼写错误或语法错误。

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解释下列代码 import numpy as np import pandas as pd #数据文件格式用户id、商品id、评分、时间戳 header = ['user_id', 'item_id', 'rating', 'timestamp'] with open( "u.data", "r") as file_object: df=pd.read_csv(file_object,sep='\t',names=header) #读取u.data文件 print(df) n_users = df.user_id.unique().shape[0] n_items = df.item_id.unique().shape[0] print('Mumber of users = ' + str(n_users) + ' | Number of movies =' + str(n_items)) from sklearn.model_selection import train_test_split train_data, test_data = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=21) train_data_matrix = np.zeros((n_users, n_items)) for line in train_data.itertuples(): train_data_matrix[line[1] - 1, line[2] -1] = line[3] test_data_matrix = np.zeros((n_users, n_items)) for line in test_data.itertuples(): test_data_matrix[line[1] - 1, line[2] - 1] = line[3] print(train_data_matrix.shape) print(test_data_matrix.shape) from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity #计算用户相似度 user_similarity = cosine_similarity(train_data_matrix) print(u"用户相似度矩阵: ", user_similarity.shape) print(u"用户相似度矩阵: ", user_similarity) def predict(ratings, similarity, type): # 基于用户相似度矩阵的 if type == 'user': mean_user_ratings = ratings.mean(axis=1) ratings_diff = (ratings - mean_user_ratings[:, np.newaxis] ) pred =mean_user_ratings[:, np.newaxis] + np.dot(similarity, ratings_diff)/ np.array( [np.abs(similarity).sum(axis=1)]).T print(u"预测值: ", pred.shape) return pred user_prediction = predict(train_data_matrix, user_similarity, type='user') print(user_prediction) from sklearn.metrics import mean_squared_error from math import sqrt def rmse(prediction, ground_truth): prediction = prediction[ground_truth.nonzero()].flatten() ground_truth = ground_truth[ground_truth.nonzero()].flatten() return sqrt(mean_squared_error(prediction, ground_truth)) print('User-based CF RMSE: ' + str(rmse(user_prediction, test_data_matrix)))

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