from sklearn.neural_network import MLPClassifier,MLPRegressor运行不出来咋办

时间: 2024-02-25 22:53:38 浏览: 147
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Sklearn.neural_network.MLPRegressor参数思维导图.zip

如果你运行代码时遇到了"ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.neural_network'"的错误，说明你没有安装Scikit-learn（或者Scikit-learn版本过低）。你可以使用pip安装Scikit-learn，命令如下： ``` pip install -U scikit-learn ``` 如果你已经安装了Scikit-learn，但是仍然遇到问题，可能是你的Python环境没有正确配置。建议检查一下Python环境变量和路径设置是否正确。
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from sklearn.neural_network import MLPClassifier,MLPRegressor运行不出来

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from sklearn.neural_network import MLPClassifier,MLPRegressor

同时回答您的问题：from sklearn.neural_network import MLPClassifier, MLPRegressor 是 Python 中使用 scikit-learn 库中的 MLPClassifier 和 MLPRegressor 类实现多层感知机神经网络的代码。多层感知机神经网络是...

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...

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

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...

from sklearn import model_selection from sklearn import neural_network from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split import cv2 from fractions import Fraction import numpy import scipy from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.neural_network import MLPRegressor from sklearn import preprocessing import imageio reg = MLPRegressor(solver='lbfgs', alpha=1e-5, hidden_layer_sizes=(5, 2), random_state=1) def image_to_data(image): im_resized = scipy.misc.imresize(image, (8, 8)) im_gray = cv2.cvtColor(imresized, cv2.COLOR_BGR2GRAY) im_hex = Fraction(16,255) * im_gray im_reverse = 16 - im_hex return imreverse.astype(numpy.int) def data_split(Data): x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(Data.data, Data.target) return x_train, x_test, y_train, y_test def data_train(x_train, x_test, y_train, y_test): clf = neural_network.MLPClassifier() clf.fit(x_train, y_train) return clf def image_predict(image_path, clf): image = scipy.misc.imread(image_path) image_data = image_to_data(image) image_data_reshaped = image_data.reshape(1, 64) predict_result = clf.predict(image_data_reshaped) print("手写体数字识别结果为:",predict_result,'\n') if __name__=='__main__': print("若要退出，请按q退出!"'\n') str_get = input("请输入识别的手写数字序号:" +'\n') while str_get != 'q': print("识别第{}个手写数字：".format(str_get)+'\n') image_path = r"C: // Users // 33212 // Desktop // "+str_get+".png" Data = datasets.load_digits() x_train, x_test, y_train, y_test = data_split(Data) clf = data_train(x_train, x_test, y_train, y_test) image_predict(image_path, clf) str_get = input("请输入识别的手写数字序号:" +'\n')

这段代码似乎是用来进行手写数字识别的，其中使用了sklearn库中的MLPClassifier和MLPRegressor来进行分类和回归，同时使用了datasets和model_selection等模块来进行数据处理和模型选择，还有一些图像处理相关的函数...

import sklearn.neural_network

from sklearn.neural_network import MLPClassifier, MLPRegressor, MLP 这里MLPClassifier和MLPRegressor分别用于构建支持向量机分类器和回归器，而MLP则是更通用的多层感知器（Multi-Layer Perceptron）...
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from sklearn.neural_network import MLPRegressor # 初始化模型，这里假设我们有2个隐藏层，每层10个节点 mlp = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10, 10), activation='relu', solver='adam', alpha=0.0001) ...
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在sklearn中，MLP模型可以通过sklearn.neural_network.MLPClassifier（分类问题）和sklearn.neural_network.MLPRegressor（回归问题）类来实现。MLP模型的训练过程使用反向传播算法，并且可以自定义多个参数，如...

AttributeError: 'MLPRegressor' object has no attribute 'coefs_'

from sklearn.neural_network import MLPRegressor from sklearn.pipeline import Pipeline # 创建一个 MLPRegressor 模型 model = MLPRegressor() # 创建一个包含 MLPRegressor 模型的 Pipeline pipeline = ...

sklearn库的神经网络

from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据集 ...

sklearn实现bp神经网络

from sklearn.neural_network import MLPRegressor # 构建神经网络模型 model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10, 5), max_iter=1000) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = model....

使用sklearn创建多层感知机代码

from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=...

调用sklearn里的神经网络包。（层数和节点数可以自己决定）

from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split # 假设我们有数据X和目标y X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2,...

现在有一个csv文件导入，前23列作为输入层，24和25列作为输出层，且均为数值，要区分训练集和测试集，用sklearn库建立bp神经网络，要有预测结果评估指标，并计算出混淆矩阵

from sklearn.neural_network import MLPRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score, confusion_matrix # 读取csv文件 data = pd...

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