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我正在尝试遵循scikit-learn(线性回归)教程.

我已经安装了scikit pip install -U scikit-learn,我使用的是python 2.7和Ubuntu 13.04

当我尝试运行第一行代码时,我得到一个错误,每当我尝试使用scikit-learn运行任何东西时都会发生错误.

import pylab as pl
import numpy as np
from sklearn import datasets, linear_model

# Load the diabetes dataset
diabetes = datasets.load_diabetes()

我得到以下内容:

AttributeError: 'module' object has no attribute 'load_diabetes'

当我尝试:

regr = linear_model.LinearRegression()

我明白了:

AttributeError: 'module' object has no attribute 'LinearRegression'

在我看来,我要么使用错误的包(但我已经从他们的教程中复制了),或者我安装了错误的东西(但是包装已成功加载).

有人可以帮忙吗？

我正在尝试从 sklearn 文档中应用此代码。

我收到一个错误：AttributeError: module 'sklearn.metrics' has no attribute 'calinski_harabaz_score'

这是我拥有的版本：

Python 版本 3.5.2 | 由 conda-forge 打包 | （默认，2016 年 7 月 26 日，01:37:38）

[GCC 4.2.1 兼容 Apple LLVM 6.0 (clang-600.0.54)]

我使用的代码是：

from sklearn import metrics
from sklearn.metrics import pairwise_distances
from sklearn import datasets
dataset = datasets.load_iris()
X = dataset.data
y = dataset.target

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
kmeans_model = KMeans(n_clusters=3, random_state=1).fit(X)
labels = kmeans_model.labels_
metrics.calinski_harabaz_score(X, labels) 

谢谢。