No module named 'svm'

It appears that you are encountering an error related to the "svm" module. The "svm" module is not a part of the standard Python library, so you'll need to install it separately.

If you are using Anaconda or Miniconda, you can install the scikit-learn library, which includes the SVM module, by running the following command in your terminal or command prompt:

conda install scikit-learn

If you are using pip, you can install the scikit-learn library by running the following command:

pip install scikit-learn

Once the installation is complete, you should be able to import the "svm" module without any issues.

相关问题

ModuleNotFoundError: No module named 'svm'

这个错误通常表示你的环境中缺少 `svm` 模块。这是一个支持向量机（Support Vector Machine）的模块，一般来说，它是通过安装 `scikit-learn` 库来获得的。你可以使用以下命令来安装 `scikit-learn`：

pip install -U scikit-learn

安装完成后，尝试再次导入 `svm` 模块，应该就不会出现 `ModuleNotFoundError` 的错误了。如果问题仍然存在，请确保你的环境中已经正确安装了 `scikit-learn` 并且版本与你的代码兼容。

ModuleNotFoundError: No module named sklearn.svm.classes

ModuleNotFoundError: No module named sklearn.svm.classes 是一个Python错误，它表示在你的代码中找不到名为sklearn.svm.classes的模块。这通常是因为你没有正确安装所需的库或模块。

要解决这个问题，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 确保你已经正确安装了scikit-learn库。你可以使用以下命令来安装它：

   pip install scikit-learn

2. 检查你的代码中是否正确导入了所需的模块。在这种情况下，你需要导入sklearn.svm模块，并使用其中的classes子模块。示例代码如下：

   from sklearn.svm import classes

3. 如果你已经安装了scikit-learn库并且代码中正确导入了模块，但仍然遇到该错误，请确保你的Python环境与你的代码所使用的环境一致。有时候，不同的Python环境可能会导致模块无法找到。