将此错误调用为“ImportError:无法从‘sklearn.inspection’导入名称'DecisionBoundaryDisplay‘”

Question

我在堆栈溢出上搜索了这个错误，有人问过它，但是我在Kaggle中使用和工作，它不需要任何环境和库来安装和设置。帮我解决这个问题。

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.inspection import DecisionBoundaryDisplay

# Fix the random seed for reproducibility
# !! Important !! : do not change this
seed = 1234
np.random.seed(seed)  

Answer 1

因为DecisionBoundaryDisplay是一个新的特性，所以它需要夜间构建版本的sklearn。(https://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.inspection.DecisionBoundaryDisplay.html)

如果您在您的Kaggle笔记本中运行此操作：

import sklearn; sklearn.show_versions()

您应该看到版本是不够的。(我有滑雪1.0.2)

不幸的是，我认为您无法进一步升级Kaggle中的sci-kit学习包，因为最新的构建需要更新版本的Python (3.8)。

下面，我使用了这段代码来获得一个错误，目的是查看什么是可用的sklearn版本，您可以看到所有后续版本都需要Python3.8。

!pip install scikit-learn==

ERROR: Ignored the following versions that require a different python version: 1.1.0 Requires-Python >=3.8; 1.1.0rc1 Requires-Python >=3.8; 1.1.1 Requires-Python >=3.8; 1.1.2 Requires-Python >=3.8; 1.1.3 Requires-Python >=3.8
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement scikit-learn== (from versions: 0.9, 0.10, 0.11, 0.12, 0.12.1, 0.13, 0.13.1, 0.14, 0.14.1, 0.15.0b1, 0.15.0b2, 0.15.0, 0.15.1, 0.15.2, 0.16b1, 0.16.0, 0.16.1, 0.17b1, 0.17, 0.17.1, 0.18, 0.18.1, 0.18.2, 0.19b2, 0.19.0, 0.19.1, 0.19.2, 0.20rc1, 0.20.0, 0.20.1, 0.20.2, 0.20.3, 0.20.4, 0.21rc2, 0.21.0, 0.21.1, 0.21.2, 0.21.3, 0.22rc2.post1, 0.22rc3, 0.22, 0.22.1, 0.22.2, 0.22.2.post1, 0.23.0rc1, 0.23.0, 0.23.1, 0.23.2, 0.24.dev0, 0.24.0rc1, 0.24.0, 0.24.1, 0.24.2, 1.0rc1, 1.0rc2, 1.0, 1.0.1, 1.0.2)
ERROR: No matching distribution found for scikit-learn==

基于此，我们似乎无法更改Kaggle环境中的Python：https://www.kaggle.com/questions-and-answers/210493。

他们还提到了解决办法，即如何使用Kaggle从本地环境访问dataset，在本地环境中，您可以根据需要安装python/sklearn所需的版本。