2016-07-10 2 views
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나는 condik 환경의 눈송이에 scikit을 배우고 다른 의존성을 설치했습니다.이름 'Ridge'가 Python Spyder에 정의되지 않았습니다

나는 다음과 같은 스타터 코드이

Traceback (most recent call last): 
    File "<stdin>", line 1, in <module> 
    File "/home/sridhar/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/spyderlib/widgets/externalshell/sitecustomize.py", line 714, in runfile 
    execfile(filename, namespace) 
    File "/home/sridhar/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/spyderlib/widgets/externalshell/sitecustomize.py", line 89, in execfile 
    exec(compile(f.read(), filename, 'exec'), namespace) 
    File "/home/sridhar/anaconda3/envs/snowflakes/Test/test.py", line 6, in <module> 
    Ridge(alpha=0.5, copy_X=True, fit_intercept=True, max_iter=None, 
NameError: name 'Ridge' is not defined 

내가이 어떻게해야합니까 오류를 얻을 수

import numpy as np 
import sklearn 
from sklearn import linear_model 
clf = linear_model.Ridge (alpha = .5) 
clf.fit ([[0, 0], [0, 0], [1, 1]], [0, .1, 1]) 
Ridge(alpha=0.5, copy_X=True, fit_intercept=True, max_iter=None, 
     normalize=False, random_state=None, solver='auto', tol=0.001) 

clf.predict([1,1]) 

을 입력? 나는 conda list가 그들 모두를 보여주기 때문에 모든 의존성을 설치했다.

나를 위해
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이렇게하면 /home/sridhar/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/sklearn/utils/validation.py:386 : DeprecationWarning : 1 차원 배열을 데이터로 전달하면 0.17이 전달되고 ValueError는 0.19로 증가합니다. 데이터에 단일 기능이있는 경우 X.reshape (-1, 1)를 사용하거나 단일 샘플이 포함 된 경우 X.reshape (1, -1)을 사용하여 데이터의 모양을 변경하십시오. DeprecationWarning) >>>하지만 1d 배열을 사용하지 않았습니다. –

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사실 sklearn이 가져 왔지만 사용되지 않았다는 경고 표시가 있습니다 –

답변

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, 그것을 잘 작동하고 :

In [4]: import numpy as np 

In [5]: import sklearn 

In [6]: from sklearn import linear_model 

In [7]: clf = linear_model.Ridge (alpha = .5) 

In [8]: clf.fit ([[0, 0], [0, 0], [1, 1]], [0, .1, 1]) 
Out[8]: 
Ridge(alpha=0.5, copy_X=True, fit_intercept=True, max_iter=None, 
    normalize=False, random_state=None, solver='auto', tol=0.001) 

In [9]: clf.predict([[1,1]]) 
Out[9]: [ 0.82727273] 

당신이 거기있는 경우 자동으로 출력을 인쇄하는 Ipython 노트북에서 그 코드를 복사해야합니다 것 같다.

따라서 가져 오기 문에 정의 된 곳에서는 Ridge이 아니오이므로 오류가 발생합니다.

Spyder에서이 프로그램을 실행하려면 print(clf.fit ([[0, 0], [0, 0], [1, 1]], [0, .1, 1]))을 사용하고 아래의 내용을 모두 제거하십시오.

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sklearn.linear_model에서 추가 한 후 릿지 가져 오기 /home/sridhar/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/sklearn/utils/validation.py: 386 : DeprecationWarning : 데이터로 1 차원 배열을 전달하는 것은 0.17에서 더 이상 사용되지 않고 0.19에서 ValueError를 높입니다. 데이터에 단일 기능이있는 경우 X.reshape (-1, 1)를 사용하거나 단일 샘플이 포함 된 경우 X.reshape (1, -1)을 사용하여 데이터의 모양을 변경하십시오. DeprecationWarning)> –

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sklearn이 가져 왔지만 사용되지 않았다는 경고 기호가 실제로 나타납니다! –

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