ModuleNotFoundError: No module named 'regression_model'

这个错误通常是由于Python解释器找不到名为'regression_model'的模块导致的。可能的原因包括：

1. 你没有安装'regression_model'模块。你需要使用pip或conda等工具来安装该模块。

2. 你已经安装了'regression_model'模块，但是在你的代码中没有正确地导入它。请确保你已经正确地在你的代码中导入了'regression_model'模块。

3. 如果你正在使用虚拟环境，请确保你已经激活了该环境，并且'regression_model'模块已经在该环境中安装。

你可以检查以上几点，看看是否能够解决你的问题。

相关问题

from sklearn.linear_model import LinearRegression ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn'

这个错误信息表明您的Python环境中没有安装名为`sklearn`的模块，因此Python解释器无法找到并加载它。`sklearn`，全称是`scikit-learn`，是一个非常流行的机器学习库，提供了很多简单有效的工具用于数据挖掘和数据分析。

要解决这个问题，您需要安装`scikit-learn`库。以下是几种常见的安装方法：

1. 使用`pip`命令行工具安装：

   pip install scikit-learn

如果您使用的是Python 3，并且系统中同时安装了Python 2和Python 3，您可能需要使用`pip3`来安装`scikit-learn`：

   pip3 install scikit-learn

2. 如果您使用的是Anaconda环境，可以使用`conda`命令安装：

   conda install scikit-learn

3. 如果您在使用Jupyter Notebook或JupyterLab，可以在一个代码单元中使用以下魔法命令安装：

   !pip install scikit-learn

安装完成后，您应该能够顺利导入`LinearRegression`类，以及其他`scikit-learn`库中的函数和类。

File "DDIMDL.py", line 24, in <module> from sklearn.linear_model.logistic import LogisticRegression ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.linear_model.logistic'

这个错误表示在你的代码中尝试导入名为 `LogisticRegression` 的类时，找不到名为 `sklearn.linear_model.logistic` 的模块。出现此错误可能是因为你没有正确安装所需的依赖项或者你的安装中缺少了该模块。

要解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：

1. 确保你已经正确安装了 scikit-learn（sklearn）库。你可以在终端或命令提示符中运行 `pip install scikit-learn` 来安装它。

2. 确保你已经正确导入所需的类。在你的代码中，应该使用以下导入语句：

   from sklearn.linear_model import LogisticRegression

这将导入 `LogisticRegression` 类，而不是 `sklearn.linear_model.logistic` 模块。

3. 如果你已经正确安装了 scikit-learn 并且导入语句也正确，但仍然遇到此错误，请检查你的 Python 环境是否正确配置，并且确保没有其他命名冲突或导入错误。

如果你尝试了以上步骤仍然无法解决问题，请提供更多关于你的代码和环境的详细信息，以便更好地帮助你解决问题。