SKlearn आयात एमएलपी क्लासिफायर

Question

विफल रहता है मैं पाइथन में विज्ञान-सीखने से multilayer perceptron का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं। मेरी समस्या यह है कि आयात काम नहीं कर रहा है। Scikit-learn से अन्य सभी मॉड्यूल ठीक काम कर रहे हैं।

from sklearn.neural_network import MLPClassifier 

Import Error: cannot import name MLPClassifier

मैं अजगर पर्यावरण Python64-बिट 3.4 उपयोग कर रहा हूँ दृश्य स्टूडियो 2015 मैं के साथ सांत्वना से अधिक sklearn स्थापित में: conda install scikit-learn मैं भी numpy और पांडा स्थापित। मेरे ऊपर की त्रुटि के बाद मैंने scikit-neuralnetwork भी स्थापित किया: pip install scikit-neuralnetwork स्थापित विज्ञान-सीख संस्करण 0.17 है।

मैंने क्या गलत किया है? क्या मुझे एक इंस्टॉलेशन याद आ रही है?

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tttthomasssss का जवाब देने के लिए इसके अलावा, मैं कैसे neuronal नेटवर्क के लिए sknn पुस्तकालय स्थापित करने के लिए पर समाधान मिल गया। मैंने इस tutorial का पालन किया। निम्न चरणों का पालन करें:

• pip install scikit-neuralnetwork
• डाउनलोड और GCC compiler
• conda install mingw libpython

साथ MinGW स्थापित आप के बाद sknn पुस्तकालय का उपयोग कर सकते स्थापित करें।

Answer 1

MLPClassifier अभी तक (1 की दिसंबर 2015) scikit-learn v0.17 में उपलब्ध नहीं है। यदि आप वास्तव में इसका उपयोग करना चाहते हैं तो आप 0.18dev क्लोन कर सकते हैं (हालांकि, मुझे नहीं पता कि यह शाखा वर्तमान में कितनी स्थिर है)।

Answer 2

मैं भी v0.17 समस्या के साथ यहां पहुंचा। मैं पिप here

pip install git+https://github.com/scikit-learn/scikit-learn.git 

का उपयोग कर, अर्थात् मैं pip install cython पहले निष्पादित करने के लिए, हालांकि था एक समाधान मिल गया।

हालांकि, यह 0.19.dev0 (वर्तमान में) स्थापित करता है, लेकिन pip list इंगित करता है कि नवीनतम 0.18rc2 है। इसके बजाय

pip install scikit-learn==0.18.rc2 

इस मुद्दे को और अधिक संतोषजनक ढंग से हल किया।

Answer 3

खोल से

/टर्मिनल

conda update scikit-learn 

Answer 4

apt-get update; \ 
apt-get install -y python python-pip \ 
        python-numpy \ 
        python-scipy \ 
        build-essential \ 
        python-dev \ 
        python-setuptools \ 
        libatlas-dev \ 
        libatlas3gf-base 

update-alternatives --set libblas.so.3 /usr/lib/atlas-base/atlas/libblas.so.3; update-alternatives --set liblapack.so.3 /usr/lib/atlas-base/atlas/liblapack.so.3 

pip install -U scikit-learn 

मैं sklearn.neural_network से MLPClassifier आयात किया है और यह काम प्रतीत होता है।

आप डॉकर छवियों का उपयोग कर इन मुद्दों को भी संभाल सकते हैं। यह किसी भी डेवलपर को किसी भी सर्वर में एक मिनट के भीतर पर्यावरण को फिर से बनाने की अनुमति देता है। आप छवि को here

से खींच सकते हैं यह डेटामो-क्ली टूल का उपयोग करके बहुत आसानी से किया जा सकता है। हमने इन समस्याओं का सामना स्वयं किया और इसे बनाने का फैसला किया।

तुम भी Datmo अस्वीकरण का उपयोग कर एक क्लिक के साथ इस का समाधान कर सकता: मैं Datmo