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。

相关问题

ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.linear_model.logistic'

这个错误是由于找不到名为'sklearn.linear_model.logistic'的模块导致的。根据引用\[1\]和引用\[2\]的信息，可能是因为安装的是scikit-learn而不是sklearn导致的。scikit-learn的包名是'scikit-learn'，而不是'sklearn'。所以你需要使用pip install scikit-learn来安装正确的包。这样应该就能成功导入sklearn.linear_model.logistic模块了。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn](https://blog.csdn.net/weixin_50952710/article/details/127961433)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [报错：ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn](https://blog.csdn.net/qq_42732229/article/details/129589667)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

modulenotfounderror: no module named 'sklearn.linear_model.logistic'

### 回答1：
这是一个Python错误，意思是找不到名为'sklearn.linear_model.logistic'的模块。可能是因为你没有安装所需的库或模块，或者你的代码中有拼写错误。你需要检查你的代码和安装的库，以确保你可以正确地导入所需的模块。

### 回答2：
ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.linear_model.logistic' 是指在 Python 中尝试导入 scikit-learn 模块的 logistic 子模块时出现错误。这个错误通常会出现在两种情况下：一是该库没有被正确安装，二是使用的 Python 版本不兼容。

首先，确认是否已经正确安装了 scikit-learn 模块。可以使用以下命令在终端或命令行中安装：

pip install scikit-learn

如果已经安装，可以通过以下命令来检查模块是否正确导入：

import sklearn
from sklearn import linear_model

如果导入成功，则继续确认是否正确使用模块和子模块名称。在 scikit-learn 中，逻辑回归模型位于 linear_model 子模块下的 LogisticRegression 类中。正确的导入方式为：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

如果上述步骤都正确执行，仍然出现 ModuleNotFoundError 错误，则可能是 Python 版本与模块版本不兼容，需要升级 Python 或卸载并重新安装 scikit-learn 模块。

总之，ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.linear_model.logistic' 是导入 scikit-learn 模块的 logistic 子模块时出现的错误。通过确认是否正确安装和使用 scikit-learn 模块，以及 Python 版本是否兼容，可以解决这个错误。

### 回答3：
这个错误意味着Python的解释器在导入sklearn.linear_model.logistic模块时失败了，因为无法找到该模块的位置。

通常情况下，出现这种错误的原因可能有以下几种：

1. 没有安装sklearn库

如果您没有安装scikit-learn工具包，那么您将无法导入此模块。请确保已经安装了所需的模块。

您可以使用以下命令安装scikit-learn：

pip install -U scikit-learn

2. 模块名称拼写错误

这是一个常见的错误，稍有拼写错误就会导致无法找到模块的错误。

确保您在引入模块时，拼写是正确的。例如，在本例中，正确的模块名称是sklearn.linear_model.LogisticRegression，而不是sklearn.linear_model.logistic。

3. 模块不在PYTHONPATH中

如果模块不在PYTHONPATH环境变量所指示的目录中，您将无法正确导入模块。

确保您将模块所在的目录添加到PYTHONPATH环境变量中。

您可以使用以下命令将目录添加到PYTHONPATH变量中：

export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/path/to/module

4. sklean版本不兼容

您正在使用的sklearn版本可能与sklearn.linear_model.logistic模块不兼容。

请检查您的scikit-learn版本是否支持此模块。在大多数情况下，重新安装或更新scikit-learn可以解决此问题。

总之，如果您遇到这个错误，检查上述可能的原因，然后尝试修复它。如果您仍然无法修复它，请考虑向相关技术支持人员寻求帮助。