我试着安装scikit-学习Python 3。我这样做的方式如下:
virtualenv model_env
source model_env/bin/activate
pip3 install sklearn
因此,我得到以下错误消息:
Downloading/unpacking sklearn
Cannot fetch index base URL https://pypi.python.org/simple/
Could not find any downloads that satisfy the requirement sklearn
Cleaning up...
No d
我正在探索pyspark和整合scikit-learn与pyspark的可能性。我想使用scikit-learn在每个分区上训练一个模型。这意味着,当我的RDD被定义并分布在不同的工作节点上时,我想使用scikit-learn并在每个工作节点上存在的每个分区上训练一个模型(假设是一个简单的k- means )。由于scikit-learn算法需要一个Pandas数据帧,所以我最初的想法是为每个分区调用toPandas,然后训练我的模型。但是,toPandas函数将DataFrame收集到驱动程序中,这不是我想要的。有没有其他方法可以达到这个目标呢?
pip install scikit-learn-extra
ERROR: Failed building wheel for scikit-learn-extra
pip install https://github.com/scikit-learn-contrib/scikit-learn-extra/archive/master.zip
ERROR: Failed building wheel for scikit-learn-extra
Failed to build scikit-learn-extra
ERROR: Could not build wheels for sciki
我正在开发一个python包,它需要scikit learn作为依赖项,所以在setup.py中我有:
install_requires=['scikit-learn>=0.20.0']
我将软件包上传到test.pypi.org,当我试图在虚拟环境中安装它时,我得到了这个错误:“错误:无法安装软件包,因为这些软件包版本具有冲突的依赖关系。”
The conflict is caused by:
scikit-learn 0.24.1 depends on numpy>=1.13.3
scikit-learn 0.24.0 depends on nu
我正在做一些预测建模,并希望在scikit-learn中对不同类型的回归器进行基准测试,以了解它们在给定的预测任务中的表现。
我的灵感来自于这个,在这个中,作者基本上手动导入了一堆分类器(大约10个)并对它们进行了基准测试。
我在为sklearn中的回归器找到一个完整的导入列表时遇到了困难,所以我试图自动化import语句,以自动返回我可以使用的类列表。
我尝试动态导入类:
from importlib import import_module
import sklearn
def all_regressors():
regressors=[]
for module in s
我正在尝试安装scikit-使用docker image学习!它失败了,下面是错误:
ImportError: Numerical Python (NumPy) is not installed. scikit-learn requires NumPy >= 1.8.2. Installation instructions are available on the scikit-learn website: http://scikit-learn.org/stable/install.html Failed building wheel for scikit-learn
但是在日