Python3.x- AttributeError：'function‘对象没有'Kfold’属性
这个错误是由于在使用Python的机器学习库scikit-learn时，尝试访问一个函数对象的属性'Kfold'，但该函数对象并没有这个属性。下面是对这个错误的解释和解决方法：
- 错误解释： AttributeError是Python中的一个异常类，表示对象没有指定的属性。在这个错误中，'function'对象是指一个函数对象，它是一个可调用的对象，但它没有'Kfold'属性。这意味着你可能错误地尝试访问了一个不存在的属性。
- 解决方法： 这个错误的解决方法取决于你的具体需求和代码。以下是一些可能的解决方法：
- a. 检查函数名和属性名的拼写：首先，确保你正确地拼写了函数名和属性名。如果拼写错误，Python会认为你在访问一个不存在的属性。
- b. 检查函数是否正确导入：如果你使用了一个来自外部库的函数，确保你正确地导入了该函数。你可以使用import语句来导入函数，例如：from sklearn.model_selection import KFold。
- c. 检查函数是否正确调用：如果你正确地导入了函数，确保你正确地调用了它。函数调用的方式取决于函数的定义和用法。你可以查阅函数的文档或官方文档来了解正确的调用方式。
- d. 检查函数是否支持所需属性：有些函数可能不支持你尝试访问的属性。在这种情况下，你需要查阅函数的文档或官方文档，了解它支持的属性和用法。
- e. 检查函数的版本：有时，某些属性可能只在特定版本的函数中可用。确保你使用的函数版本支持你尝试访问的属性。
- f. 检查函数的参数：有些函数可能需要特定的参数才能使用某些属性。确保你正确地传递了函数所需的参数。
- g. 查阅相关文档和资源：如果以上方法都无法解决问题，你可以查阅相关的文档、论坛或社区资源，寻求帮助和解决方案。
- 注意：由于要求不能提及特定的云计算品牌商，因此无法提供腾讯云相关产品和产品介绍链接地址。但你可以通过搜索引擎或腾讯云官方网站找到相关产品和介绍。
希望以上解释和解决方法能帮助你理解和解决这个错误。如果你有任何进一步的问题，请随时提问。
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我希望根据下面的代码获得均值漂移的准确性分数。
我尝试了一种来自sklearn的分类算法，而“分数”能够产生精确性，但是当涉及到诸如Birch、kmeans、meanshift、algglomerative等聚类算法时，我似乎无法通过相同的代码获得精确的分数。
from sklearn.cluster import MeanShift
kfold = 5
mean = MeanShift()
Count1 = 1
Aa1 = 0
Cnt1 = len(X)
kf = KFold(n_splits=kfold)
for train_index,test_index
浏览 4提问于2022-06-08得票数 0
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我想做10倍交叉验证，然后使用MSE在R中的模型选择。我可以将数据分成10组，但是我得到了以下错误，如何修复它？
crossvalind <- function(N, kfold) {
len.seg <- ceiling(N/kfold)
incomplete <- kfold*len.seg - N
complete <- kfold - incomplete
ind <- matrix(c(sample(1:N), rep(NA, i
浏览 0提问于2014-02-19得票数 0
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我遵循了一个使用遗传算法优化的支持向量机的老教程。我最初认为这个问题只是python和/或scikit的版本问题，但现在我不确定问题可能是什么，因为它继续显示相同的错误。我目前在Antergos上使用python-scikit-learn 0.20.3-1，发现了一个链接here，不幸的是似乎没有帮助。 到目前为止，我已经找到了一些链接和示例，它们让我改变了代码的不同方面，总体上只是把一切搞得一团糟。This GitHub page至少在理解版本差异方面很有用，第一个链接也是如此。This blog post也很整洁，但它并没有真正帮助我缩小问题的范围，为什么它会读出错误。我甚至试着看了th
浏览 44提问于2019-06-08得票数 0
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2回答
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
from sklearn.model_selection import cross_val_score
import numpy
#Function to create model, required for KerasClassifier
def
浏览 3提问于2017-10-05得票数 0
我是机器学习的新手，我正在努力理解cross_val_score，使用Kfold将数据分割成k个折叠。
kf = KFold(n_splits=2)
cv_results =cross_val_score(model, X_train, Y_train, cv=kf)
我知道kfold会分割数据，但我试着打印出来
dataset = [[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3],[4,4,4],[5,5,5],[6,6,6],[7,7,7],[8,8,8]]
kf = KFold(n_splits=2)
print kf
>>> KFold(n_splits=2, r
浏览 0提问于2019-05-25得票数 4
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我正在使用这个尝试一个NN模型。我正在为一个NN模型拟合一个值列表。然而，我得到了一个AttributeError。这一点以前就有人问过，也有人回答过。不幸的是，这对我不起作用。如本例所示，我创建了以下内容：
from keras.models import Sequential
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasRegressor
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from keras
浏览 0提问于2017-08-06得票数 4
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我期待提取和使用(在同样的木星笔记本)的模型确定为最好的模型从RandomizedSearchCV为未来的拟合和绘图。具体来说，我期待重新适应Keras神经网络被认为是最好的，这样我就可以绘制相同或其他数据集的损失和准确性。
如果我运行以下代码，我将得到我期望的输出--最佳分数和获得该分数的参数。
import pandas as pd
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from skrebate import SURF
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浏览 6提问于2021-06-07得票数 1
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1回答
我应用k-折叠交叉验证将数据分割成火车和测试集。但是，当我想得到训练和测试集时，我有以下错误：
AttributeError：'numpy.ndarray‘对象没有属性'iloc’
谢谢你的帮助。
y = df_dummies['Churn'].values
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from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
features = X.columns.values
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浏览 0提问于2019-01-08得票数 1
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我试图通过以下方法获得功能排名：
1. Standardscaler
2. RandomForestClassifier
3. Recursive feature selection
from sklearn.feature_selection import RFECV
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import cross_val_predict, KFold
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from skle
浏览 1提问于2018-07-19得票数 1
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#培训数据位于一个名为train.csv df =pd.read_csv(“train.csv”)的CSV文件中。
#we create a new column called kfold and fill it with -1
df[“kfold”]=-1
#the next step is to randomize the rows of the data
df = df.sample(frac=1).reset_index(drop=True)
#initiate the kfold class from model_selection module
kf = model_selec
浏览 0提问于2020-09-23得票数 0
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1回答
在sklearn中的QDA分类器上调用cross_val_score函数是不可能的吗？这是我的代码片段：
cvKF = cross_validation.KFold(len(communications.target), n_folds=3, shuffle=True)
clf_qda = QDA()
scores = cross_validation.cross_val_score(clf_qda, myData.data, myData.target, cv=cvKF)
它给出了以下错误：
File "/Users/t/anaconda/lib/python2.7/site-p
浏览 1提问于2014-09-30得票数 2
我正在尝试在sklearn管道中缩放X特征数据和Y输出数据。我的代码如下所示，使用网格搜索通过交叉验证计算最佳LV数量。
kfold = KFold(n_splits = 5, shuffle = False) # Kfold
pipeline = Pipeline(steps = [('preprocessor',StandardScaler()),('model',PLSRegression()]) # Pipeline
param_grid = {'model__n_components':np.arange(1,10)} # param
浏览 1提问于2021-06-03得票数 0
我在用拉索做巨蟒，但有个问题让我很困惑。在以下中，我的代码如下：
kf = KFold(10,random_state=0,shuffle=False)
model_lassocv = LassoCV(cv=kf).fit(X, y)
model_lassocv.mse_path_给出数组([ 5747.95194531,4590.75732123，.])。
我手动计算mse：
from sklearn import linear_model
from sklearn.model_selection import cross_val_predict, cross_val_score
la
浏览 2提问于2018-02-27得票数 0
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我在df (数据帧)上使用python中sklearn包中的k折叠函数，其中包含不确定的行索引。
这是代码：
kFold = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=None)
for train_index, test_index in kFold.split(dfNARemove):...
我得到了一些在我的df中不存在的train_index或test_index。
我能做什么?
浏览 0提问于2017-10-08得票数 11
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1回答
任何人都可以检查以下代码的问题吗？在构建模型的过程中，我有没有做错什么？我已经给参数添加了两个'clf__‘。
clf=RandomForestClassifier()
pca = PCA()
pca_clf = make_pipeline(pca, clf)
kfold = KFold(n_splits=10, random_state=22)
parameters = {'clf__n_estimators': [4, 6, 9], 'clf__max_features': ['log2',
'sqrt'
浏览 0提问于2018-01-16得票数 1
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2回答
我需要在测试类中使用"method One“的变量，但是我不知道如何做到这一点。
我试过用self.a_value，One.a_value和self.One.a_value，但是都没有用。
class test:
def One(self):
a_value=10
return a_value
def Two(self):
b_value=self.One.a_value - 5
return b_value
预期的方法2输出为5，但我得到了一个attributeError或NameError
Attr
浏览 1提问于2019-09-24得票数 1
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我是机器学习的新手，我正在尝试处理Keras来执行回归任务。基于示例，我实现了这段代码。
X = df[['full_sq','floor','build_year','num_room','sub_area_2','sub_area_3','state_2.0','state_3.0','state_4.0']]
y = df['price_doc']
X = np.asarray(X)
y = np.asarray(y)
X_t
浏览 0提问于2017-05-23得票数 17
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我想要构建一个使用交叉验证的分类器，然后从每个折叠中提取重要的特征(/coefficients)，这样我就可以查看它们的稳定性。目前，我正在使用cross_validate和管道。我想使用管道，以便我可以在每个折叠内进行特征选择和标准化。我被困在如何从每个褶皱中提取特征。我有一个不同的选择，使用管道下面，如果这是问题。
到目前为止，这是我的代码(我想尝试SVM和logistic回归)。我包括了一个小的df作为例子：
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.feature_selection import Sel
浏览 1提问于2019-06-12得票数 4
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我正在尝试运行我的K-折叠交叉验证，结果发生了这种情况 from sklearn import model_selection
kFold = model_selection.KFold(n_splits=5, shuffle=True)
#use the split function of kfold to split the housing data set
for trainIndex, testIndex in kFold.split(df):
print("Fold: ",i)
print(trainIndex.shape)
print(
浏览 70提问于2020-04-17得票数 0
我正在跟踪一个，并发现了这段代码。
#Validation function
n_folds = 5
def rmsle_cv(model):
kf = KFold(n_folds, shuffle=True, random_state=42).get_n_splits(train.values)
rmse= np.sqrt(-cross_val_score(model, train.values, y_train, scoring="neg_mean_squared_error", cv = kf))
return(rmse)
我理解KFold的用途
浏览 2提问于2020-04-25得票数 2
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我试图在Keras (使用TensorFlow)上对dataset做一个小测试，但我遇到了一个小问题。这个错误似乎发生在来自scikit的函数cross_val_score上。它从它开始，最后一个错误消息是：
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/Keras-2.0.2-py2.7.egg/keras/backend/tensorflow_backend.py", line 298, in _initialize_variables
variables = tf.global_variables()
AttributeErro
浏览 1提问于2017-03-27得票数 1
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我的代码是- conf_matrix_list_of_arrays = []
kf = KFold(n_splits=10)
for i, (train_index, test_index) in enumerate(kf.split(X, y)):
X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
model.fit(X_train, y_train)
浏览 9提问于2020-07-06得票数 0
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1回答
为了执行K折叠交叉验证，我正在使用sklearn的KerasClassifier包装我的Keras模型。
model = KerasClassifier(build_fn=create_model, epochs=20, batch_size=8, verbose = 1)
kfold = KFold(n_splits=10)
scoring = ['accuracy', 'precision', 'recall', 'f1']
results = cross_validate(estimator=model,
浏览 2提问于2022-07-05得票数 1
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以下代码运行良好，没有错误：
class A(object):
pass
a = A()
a.attr = True
运行以下代码：
o = object()
o.attr = True
引发以下错误：
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-54-9fd7259047d0> in &l
浏览 5提问于2019-10-24得票数 0
回答已采纳
我使用的SKlearn KFold如下所示：
kf = KFold(10000, n_folds=5, shuffle=True, random_state=88)
不过，我想将某些指标排除在训练范围之外(仅限于)。如何才能做到这一点？谢谢。
我想知道是否可以通过使用sklearn.cross_validation.PredefinedSplit来实现这一点？
Update: KFold实例将与XGBoost一起用于xgb.cv的折叠参数。Python 声明折叠应该是“KFold或StratifiedKFold实例”。
但是，我将尝试像上面那样生成KFolds，迭代火车折叠索
浏览 0提问于2016-06-19得票数 1
回答已采纳
如何在python脚本中获得模块函数的帮助，我已经尝试了如下。
import os
# Stored all the function in a variable.
os_module= dir(os)
function_module_dict = {}
# trying to use help in script
for function_name in os_module:
print function_name
function_module_dict[function_name] = help(os.function_name)
print functi
浏览 3提问于2016-04-15得票数 1
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我正在枚举列表中的一些对象，这些对象可能具有某些属性，也可能没有。如果属性不存在，我将获得AttributeError。我要做的是捕获异常对象，检索导致错误的特定属性，并将其设置为空字符串。我在AttributeError对象中看不到任何检索上述属性的方法。
部分代码如下：
import wmi
c = wmi.WMI ()
for account in c.Win32_Account():
try:
print(f"Name: {account.Name}, FullName: {account.FullName}, LocalAccount: {accoun
浏览 0提问于2021-01-20得票数 0
7回答
我不知道你能这么做
def tom():
print "tom's locals: ", locals()
def dick(z):
print "z.__name__ = ", z.__name__
z.guest = "Harry"
print "z.guest = ", z.guest
print "dick's locals: ", locals()
tom() #>>> tom's locals
浏览 9提问于2009-11-18得票数 2
1回答
我试图在最新版本的SIKULI (v1.1.0)上运行我的自动化脚本。脚本在python级别2.7中被写(SIKULI正在使用Jython)。我得到了一个错误：
[error] AttributeError ( IMPORTING 'module' object has no attribute 'getLogger' )</br>
[error] --- Traceback --- error source first</br>
line: module ( function ) statement</br>
53: _so
浏览 3提问于2016-03-08得票数 1
回答已采纳
最近我注意到我不能将自己的属性添加到内置类型中。但是，因为某种原因，我可以用函数来完成它。我不知道为什么python允许我向函数添加新属性，但不允许添加到方法.function不是内置的类型还是什么的？
>>> def a():
"""This is an a command. It does nothing"""
pass
>>> a.help = a.__doc__
>>> a.help
'This is an a command. It does nothing
浏览 2提问于2021-03-10得票数 1
1回答
管道滑板的嵌套交叉验证
、、、
我正在尝试应用来自Sklearn库的管道嵌套交叉验证，如下所示：
pipeline = imbpipeline(steps=[['smote', SMOTE(random_state=11)],
['scaler', MinMaxScaler()],
['classifier', LogisticRegression(random_state=11,
浏览 3提问于2022-05-29得票数 4
我有一个简单的代码，我得到了一个奇怪的错误：
from abc import ABCMeta, abstractmethod
class CVIterator(ABCMeta):
def __init__(self):
self.n = None # the value of n is obtained in the fit method
return
class KFold_new_version(CVIterator): # new version of KFold
def __init__(self, k):
a
浏览 4提问于2015-07-10得票数 15
回答已采纳
下面的代码给出了TypeError。
from sklearn.model_selection import KFold
kf = KFold(n_splits=5,shuffle=False).split(range(25))
print('{} {:^61} {}'.format('Iteration','Training set observations','Testing set observations'))
for iteration, data in enumerate(kf, start=3):
prin
浏览 0提问于2018-10-01得票数 1
回答已采纳
使用sklearn，当您创建一个新的KFold对象并且洗牌是真的时，它将产生一个不同的、新的随机折叠索引。但是，即使洗牌为真，来自给定KFold对象的每个生成器也会为每个折叠提供相同的索引。为什么是这样工作的？
示例：
from sklearn.cross_validation import KFold
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 2], [3, 4]])
y = np.array([1, 2, 3, 4])
kf = KFold(4, n_folds=2, shuffle = True)
for fold in kf:
print fold
浏览 2提问于2016-01-22得票数 5
回答已采纳
1回答
函数模型的预测函数问题
我正在尝试将嵌套交叉验证和管道与我的功能模型结合起来.这是代码：
binaryModel =是一个函数式ANN
grid = dict(ann__n_neurons=[2], ann__num_hidden=[2], ann__used_optimizer=["adam"],
ann__l1_reg=[0.0], ann__l2_reg=[0.0], ann__learning_rate=[0.01],
ann__dropout_rate=[0.0]
浏览 3提问于2021-10-06得票数 0
这个程序应该返回域名，并对域解析MX。但是它给出了这个错误，不知道我做错了什么。我收到这个错误：getattr AttributeError(attr) AttributeError: to_text
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
import socket
import dns.resolver
import re
domain = ['gmail.com' , 'hotmail.com' , 'abcfder.abc']
#function for mx
def
浏览 2提问于2019-09-23得票数 0
1回答
我想在代码中使用Gridsearch来微调我的SVM模型，我从其他github复制了这段代码，它对我的交叉折叠工作得很好。 X = Corpus.drop(['text','ManipulativeTag','compound'],axis=1).values # !!! this drops compund because of Naive Bayes
y = Corpus['ManipulativeTag'].values
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state
浏览 45提问于2021-09-15得票数 0
1回答
我正试图在pyspark中对SGD模型执行交叉验证，我正在使用来自pyspark.mllib.regression、ParamGridBuilder和CrossValidator的pyspark.mllib.regression、ParamGridBuilder和CrossValidator的交叉验证，它们都来自pyspark.ml.tuning库。
在跟踪了星火网站上的之后，我希望运行这个程序可以工作
lr = LinearRegressionWithSGD()
pipeline=Pipeline(stages=[lr])
paramGrid = ParamGridBuilder()\
浏览 2提问于2017-10-30得票数 1
我在我的代码中使用了from sklearn.cross_validation import KFold，它工作正常，没有任何问题。 现在我得到了错误ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.cross_validation' 我在谷歌上搜索了一下，发现包函数被重命名为model_selection而不是cross_validation，但我必须使用KFold函数from sklearn.cross_validation import KFold。我使用的sklearn版本是0.20.1和Python3.7.1 使用skle
浏览 30提问于2019-06-16得票数 0
我正在使用Python自动化一个工具，但我对使用Python进行面向对象编程还很陌生。我想创建几个类:一个用于仪器的超类和几个用于控制仪器的特定组件(控制器、传感器等)的子类。
class instrument(object):
def __init__(self):
pass
def function1(self):
print 'Do something'
class component1(instrument):
def __init__(self):
super(component1, self)
浏览 1提问于2014-03-11得票数 0
我正在开发一个使用TensorFlow 2.4.1进行KFold交叉验证的样本神经网络。还有滑冰。不幸的是，我无法保存模型。 def my_model(self,):
inputs = keras.Input(shape=(48, 48, 3))
x = layers.Conv2D(filters=4, kernel_size=self.k_size, padding='same', activation="relu")(inputs)
x = layers.BatchNormalizat
浏览 77提问于2021-04-27得票数 0
我试图确定土卫六的大小，但结果是这个错误消息: AttributeError：‘土卫六’对象没有'mag‘属性
>>> import ephem
>>> t = ephem.Titan()
>>> t.compute()
>>> t.ra
15:55:10.52
>>> t.mag
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: &#
浏览 1提问于2015-06-08得票数 2
我似乎没有发现这个具体的错误。
我正在向django中的一个函数发送一个帖子，当我试图提取数据时，我在request.getlist行上看到了以下消息：
AttributeError: 'WSGIRequest' object has no attribute 'getlist'
其职能是：
def function(request, a_id, b_id):
return_val = ""
if request.method == 'POST':
message = request.getlist
浏览 1提问于2013-11-08得票数 1
回答已采纳
我使用这段代码来测试KFold和StratifiedKFold。
import numpy as np
from sklearn.model_selection import KFold,StratifiedKFold
X = np.array([
[1,2,3,4],
[11,12,13,14],
[21,22,23,24],
[31,32,33,34],
[41,42,43,44],
[51,52,53,54],
[61,62,63,64],
[71,72,73,74]
])
y = np.array([0,0,0,0,1
浏览 0提问于2020-12-16得票数 5
回答已采纳
4回答
我有两个非常相似的循环，这两个包含一个内环，和第三个循环非常相似(嗯……) )。用代码说明，它看起来很接近于以下内容：
# First function
def fmeasure_kfold1(array, nfolds):
ret = []
# Kfold1 and kfold2 both have this outer loop
for train_index, test_index in KFold(len(array), nfolds):
correlation = analyze(array[train_index])
fo
浏览 5提问于2015-02-17得票数 1
vectorizer = CountVectorizer(tokenizer = lambda x: x.split(' '))
tag_dtm = vectorizer.fit_transform(tag_data['Tags'])
显示属性错误的输出。
AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-22-a1d706a0e2cd> in <module>()
18 # and learns
浏览 0提问于2020-10-02得票数 0
2回答
OOP属性定义
、、
我想在方法中定义一个属性：
class variables:
def definition(self):
self.word = "apple"
然后，我想使用定义的属性：
test = variables()
print test.definition.word
我没有编写'apple'，而是出现了一个错误：
Traceback (most recent call last):
File "bezejmenný.py", line 6, in <module>
print test.definit
浏览 1提问于2015-11-03得票数 2
回答已采纳
编辑：与密切相关。这个问题涉及到import ... as ...高达3.6的行为。下面我描述的行为改变是在Python3.7中介绍的，目的是修复另一个问题中描述的bug。我更感兴趣的是在哪里记录了更改(或者对于Py3.6vs.Py3.7+，这两种不同的行为分别有文档化)，而不是这种行为究竟是如何产生的(因为我已经基本理解了，这是为了准备这个问题而进行的实验)。
请考虑以下目录结构：
.
└── package
├── __init__.py
├── a.py
└── b.py
__init__.py文件为空。两个模块package.a和package.b分别
浏览 2提问于2020-06-15得票数 2
回答已采纳
# from the titanic dataset
X = df.drop(columns="survived")
y = df.survived
scoring = ['accuracy','precision','roc_auc','f1',]
from sklearn.model_selection import cross_validate
from sklearn.linear_model import (LogisticRegression)
def model_LR(): #logstic Regr
浏览 0提问于2019-12-31得票数 2
回答已采纳
我正在处理一个不平衡的多类数据集，我试图将它传递到一个balancedBaggingClassifier中，但是我一直收到以下错误：
代码：
import pandas as pd
dataframe = pd.read_excel('mergedDataset.xlsx')
from sklearn import model_selection
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
X = dataframe.iloc[:,:-1]
y = dataframe.iloc[:,-1:]
from sklearn.mode
浏览 14提问于2022-05-14得票数 0
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