回答情况：
提问时间：
问题标签：
我已经将SKMultilearn安装在与木星相同的文件夹中。-b987f02e7825> in <module>()68
ModuleNotFoundError: No module named 'skmultilearn'
浏览 2修改于2018-04-29得票数 2
我得到的错误是：skmultilearn.problem_transform (fromversions: )
No matching distribution found for skmultilearn.problem_transform
浏览 1修改于2018-06-06得票数 1
我使用了来自http://scikit.ml/api/skmultilearn.adapt.mlaram.html#skmultilearn.adapt.MLARAM的更新文档，并尝试： from skmultilearn.adaptprint(f1_score(y_test, predictions, average='micro'))
浏览 21提问于2020-04-04得票数 0
我是skmultiLearn的新手，现在我用它来对“中文”文档进行多标签分类。训练数据集相当小(大约200个句子)，我总共设置了6个类。我的代码： # Import BinaryRelevance from skmultilearn
from skmultilearn.problem_transform import BinaryRelevance
浏览 19提问于2019-10-16得票数 2
回答已采纳
当我尝试在Google Cloud平台上运行的Jupyter-Notebook上导入Wordcloud或Scikit Multilearn时，即使我刚刚安装库，也得到了如图所示的错误。我尝试过使用pip和pip3，但都无济于事。请帮帮忙。
浏览 1修改于2019-09-21得票数 0
我首先尝试了以下几点：from sklearn.naive_bayes import是否有一个简单的方法从数据到适当的格式为skmultilearn模型？
浏览 0修改于2018-04-20得票数 0
回答已采纳
我正在使用skmultilearn库来解决一个多标签机器学习问题。有5个标签包含二进制数据(0或1)。Sklearn logistic回归被用作基本分类器。但是我需要为每个分类器设置标签特定的特征。
浏览 16修改于2020-09-01得票数 0
我正在尝试创建一个多标签文本分类的小例子：from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizercsr_matrixfrom sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from skmultilearn.problem_transform
浏览 1修改于2021-07-24得票数 0
回答已采纳
我使用了下列密码：
import skmultilearn.dataset load_dataset X_train，y_train，feature_names，label_names =load_dataset
浏览 1修改于2019-11-18得票数 2
回答已采纳
例如，我的问题来自于项目:我在skmultilearn.base.base中有一个MLClassifierBase类，但是我在skmultilearn.base中的__init__.py中导入它，我希望斯芬克斯生成的apidocs只使用这个类作为skmultilearn.base.MLClassifierBase，而不是像现在这样使用skmultilearn.base.base.MLClassifierBase。automodule:: base"""添加到skmultilearn</
浏览 0修改于2016-06-26得票数 5
当运行python脚本时，我们将获得以下错误，ImportError:没有名为“skmultilearn”的模块
from s
浏览 9修改于2018-06-06得票数 0
我想知道text2vec包是否可以用于多标签分类，就像skmultilearn.problem_transform中的python BinaryRelevance一样。我目前指的是上记录的管道。
浏览 2提问于2018-09-20得票数 0
我想使用skmultilearn将数据分割成均匀分布，但我得到了以下错误：这是我的密码：from skmultilearn.model_selection import iterative_train_test_split
y = pd.read_csv
浏览 16修改于2022-03-23得票数 1
回答已采纳
这段代码在X_train, y_train, feature_names, label_names =load_dataset('emotions', 'train')from skmultilearn.problem_transform
浏览 6提问于2020-02-12得票数 0
我已经创建了一个小示例，使用skmultilearn尝试进行多标签文本分类： import skmultilearnfrom pandas.core.common import flattenfrom skmultilearn.problem_transform
浏览 34修改于2021-07-26得票数 2
回答已采纳
我尝试在这些数据上安装一个，如下所示：classifier = MLkNN(k=3)classifier.fitpredict
219 return self
~\Anaconda3\lib\site-packages\<
浏览 4提问于2021-10-27得票数 3
我的问题是，提前谢谢你。
浏览 3提问于2019-07-25得票数 0
回答已采纳
from skmultilearn.problem_transform import LabelPowerset, ClassifierChain, BinaryRelevance clf.fit(X_train,y_train)
File "/lib/python3.7/site-packages/skmultilearn
浏览 0提问于2020-04-18得票数 2
我试图用来预测有毒的评论from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizerfrom scipy.sparse import csr_matrix, issparsefrom skmultilearn.problem_transform\skmultilearn\problem_transform\br.py&q
浏览 4修改于2021-07-28得票数 1
回答已采纳
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号