Estou recebendo o seguinte erro ao tentar importar do sklearn:
>>> from sklearn import svm
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#17>", line 1, in <module>
from sklearn import svm
File "C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\__init__.py", line 16, in <module>
from . import check_build
ImportError: cannot import name check_build
Estou usando o python 2.7, scipy-0.12.0b1 superpack, numpy-1.6.0 superpack, scikit-learn-0.11. Tenho uma máquina com Windows 7
Verifiquei várias respostas para esse problema, mas nenhuma delas fornece uma saída para esse erro.
python
numpy
scipy
scikit-learn
Ayush Singhal
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Respostas:
Funcionou para mim depois de instalar o scipy.
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scipy.stats
também não funcionou também levantou um erro. No meu caso, eu tinha um arquivo chamadomultiprocessing.py
no mesmo diretório que de alguma forma entrou em conflito com a conexão de soquete do kernel. Corrigido renomeando o arquivomultiprocessing_.py
(o sublinhado inicial não funcionava).Então, simplesmente tente reiniciar o shell!
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del sys.modules['sklearn.__check_build']; import sklearn
também funcionaráMinha solução para Python 3.6.5 Windows 10 de 64 bits:
pip uninstall sklearn
pip uninstall scikit-learn
pip install sklearn
Não há necessidade de reiniciar a linha de comando, mas você pode fazer isso se quiser. Levei um dia para consertar esse bug. Espero que esta ajuda.
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Depois de instalar
numpy
,scipy
,sklearn
ainda tem erroSolução:
Configurando a
Path
variável do sistema para Python e aPYTHONPATH
variável de ambienteVariáveis do sistema: adicionar
C:\Python34
no caminho Variáveis do usuário: adicionar novo: (nome)PYTHONPATH
(valor)C:\Python34\Lib\site-packages;
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Normalmente, quando recebo esse tipo de erro, abrir o
__init__.py
arquivo e vasculhar ajuda. Vá para o diretórioC:\Python27\lib\site-packages\sklearn
e certifique-se de que existe um subdiretório chamado__check_build
como primeira etapa. Na minha máquina (com uma instalação funcional sklearn, Mac OSX, Python 2.7.3) eu tenho__init__.py
,setup.py
, seus associados.pyc
arquivos, e um binário_check_build.so
.Pesquisando
__init__.py
nesse diretório, o próximo passo que eu daria é irsklearn/__init__.py
e comentar a instrução de importação --- o check_build apenas verifica se as coisas foram compiladas corretamente, ele não parece fazer nada além de chamar um pré-compilado binário. Isso, é claro, é por sua própria conta e risco e (com certeza) uma solução alternativa. Se sua construção falhar, você provavelmente encontrará outros problemas maiores.fonte
sklearn/__init__.py
?import
in__init__.py
não corrigiu o problema, mas expôs um erro diferente - minha instalação do scipy não foi bem-sucedida. O erro na pergunta estava mascarando o problema realEu tive o mesmo problema no Windows. Resolvido instalando Numpy + MKL de http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy (lá é recomendado instalar numpy + mkl antes de outros pacotes que dependem dele) como sugerido por esta resposta .
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Tive problemas ao importar o SKLEARN depois de instalar uma nova versão de 64 bits do Python 3.4 de python.org.
Acontece que era o módulo SCIPY que estava quebrado e também falhou quando tentei "importar o scipy".
A solução foi desinstalar o scipy e reinstalá-lo com pip3:
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Se você usa o Anaconda 2.7 64 bits, tente
e reinicie o shell python, que funciona para mim.
Segunda edição quando enfrentei o mesmo problema e resolvi:
também funciona para mim
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Nenhuma das outras respostas funcionou para mim. Depois de alguns ajustes, eu desinstalei o sklearn:
Então eu removi a pasta sklearn daqui: (ajuste o caminho para o seu sistema e versão python)
E o instalei da roda deste site: link
O erro ocorreu provavelmente devido a um conflito de versão com o sklearn instalado em outro lugar.
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Para mim, eu estava atualizando o código existente para uma nova configuração, instalando o Anaconda do zero com a versão mais recente do python (3.7). Para isso,
para
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não há necessidade de desinstalar e reinstalar o sklearn
tente isto:
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Eu tive o mesmo problema ao reinstalar o anaconda, resolveu o problema para mim
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No Windows:
Tentei excluir sklearn do shell: pip uninstall sklearn e reinstalá-lo, mas não funcionou.
a solução:
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