Estoy intentando usar una función svm del paquete scikit learn para python, pero aparece el mensaje de error:
from sklearn.utils.validation import check_arrays ImportError: no se puede importar el nombre ‘check_arrays’
- Cálculo de la función de decisión de SVM manualmente.
- ¿Cómo arreglar la tasa de falsos positivos de un SVM lineal?
- No se puede entender el trazado del límite de decisión en SVM y LR
- CVXOPT QP Solver: TypeError: 'A' debe ser una matriz 'd' con 1000 columnas
- Cálculo de la coincidencia más cercana a la media / pareja de Stddev con LibSVM
Estoy usando python 3.4. ¿Alguien me puede dar un consejo? Gracias por adelantado.
Este método se eliminó en 0.16, reemplazado por una función check_array (muy diferente). Es probable que esté recibiendo este error porque no actualizó correctamente desde 0.15 a 0.16. [O porque confiaste en una función que no es realmente pública en sklearn]. Consulte http://scikit-learn.org/dev/install.html#canopy-and-anaconda-for-all-supported-platforms . Si instaló usando anaconda / conda, debe usar el mecanismo de conda para actualizar, no pip. De lo contrario, los viejos archivos .pyc podrían permanecer en su carpeta.
Parece que “check_arrays” no existe (ya). Lo arreglé con:
sudo vi /usr/lib64/python2.7/site-packages/sklearn/metrics/cluster/bicluster/bicluster_metrics.py
cambie esto: de sklearn.utils.validation import check_arrays a: from sklearn.utils.validation import check_array como check_arrays
Una especie de hack, pero funciona para mí.
Para mi…
Esto funcionó:
from sklearn.utils import check_array
También esto:
from sklearn.utils.validation import check_array
Estoy usando la versión 0.16.0
>>> sklearn .__ version__
‘0.16.0’
Hacer esto:
import sklearn print sklearn.__version__
Cuéntanos los resultados.
Debes cambiar check_arrays por check_array.
Fuente: https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/4624