Korzystałem z drzewa decyzyjnego i ten błąd został zgłoszony. Ta sama sytuacja pojawiła się, gdy użyłem Back Propagation. Jak mogę to rozwiązać? (Przepraszam za mój słaby angielski)
import pandas as pd
import numpy as np
a = np.test()
f = open('E:/lgdata.csv')
data = pd.read_csv(f,index_col = 'id')
x = data.iloc[:,10:12].as_matrix().astype(int)
y = data.iloc[:,9].as_matrix().astype(int)
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier as DTC
dtc = DTC(criterion='entropy')
dtc.fit(x,y)
x=pd.DataFrame(x)
from sklearn.tree import export_graphviz
with open('tree.dot','w') as f1:
f1 = export_graphviz(dtc, feature_names = x.columns, out_file = f1)
Traceback (ostatnie ostatnie połączenie):
Plik „<ipython-input-40-4359c06ae1f0>”, wiersz 1, w <module>
pliku uruchomieniowym ('C: / ProgramData / Anaconda3 / lib / site-packages / scipy / _lib / _numpy_compat. py ', wdir =' C: / ProgramData / Anaconda3 / lib / site-packages / scipy / _lib ')
Plik „C: \ ProgramData \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ spyder \ utils \ site \ sitecustomize.py”, wiersz 710, w pliku
wykonywalnym pliku run (nazwa pliku, przestrzeń nazw)
Plik „C: \ ProgramData \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ spyder \ utils \ site \ sitecustomize.py”, wiersz 101, w pliku wykonywalnym
exec (kompilacja (f. czytaj ( ), nazwa pliku, „exec”), przestrzeń nazw)
Plik „C: /ProgramData/Anaconda3/lib/site-packages/scipy/_lib/_numpy_compat.py”, wiersz 9, w <module>
z numpy.testing.nosetester import import_noseModuleNotFoundError: Żaden moduł o nazwie „numpy.testing.nosetester”
źródło
Odpowiedzi:
Dzieje się tak z powodu niezgodności wersji między
numpy
iscipy
.numpy
w najnowszych wersjach są przestarzałenumpy.testing.nosetester
.Replikowanie problemu
i
Wywołuje błąd.
Naprawianie błędu
Uaktualnij swoją
scipy
do wyższej wersji.Ale nie tylko. Aktualizując powyższe biblioteki do najnowszej stabilnej wersji, powinieneś być w stanie pozbyć się tego błędu.
źródło
spróbuj zainstalować wersję numpy 1.17.0 za pomocą pip lub pip3 (zakładając, że już zainstalowałeś pip3)
źródło
Napotkałem ten sam błąd podczas korzystania z pakietu lexnlp. Naprawiono to, instalując:
(Zainstaluj lexnlp tylko, jeśli wiesz, że używasz go jawnie w swoim projekcie i wiesz, co robisz)
źródło
Rozwiązałem to przez:
pip odinstaluj numpy pip zainstaluj numpy == 1.17.0
i używając:
źródło