SKlearn import MLPClassifierが失敗します

Question

私はmultilayer perceptronをscikit-learnのpythonで使用しようとしています。私の問題は、輸入が機能していないということです。 scikit-learnの他のすべてのモジュールは正常に動作しています。 conda install scikit-learn 私はまた、numpyのとパンダをインストール：

from sklearn.neural_network import MLPClassifier 

Import Error: cannot import name MLPClassifier

は、私は私がコンソール上sklearnを設置し、2015年 のVisual StudioでのPython環境Python64ビット3.4を使用しています。上記のエラーが発生した後、私はscikit-neuralnetworkもインストールしました：pip install scikit-neuralnetwork インストールされているscikit-learnバージョンは0.17です。

どうしたのですか？インストールがありませんか？

----- EDIT ----

tttthomasssssの答えに加えて、私は神経回路網のためのsknnライブラリをインストールする方法についての解決策を見つけました。私はこれに続いたtutorial。

• pip install scikit-neuralnetwork
• ダウンロードをしてGCC compiler
• はあなたが後にsknnライブラリを使用することができますconda install mingw libpython

とmingwのインストールインストール： は、次の手順を実行します。

Answer 1

MLPClassifierはまだscikit-learn v0.17（2015年1月1日現在）でご利用いただけません。あなたが本当にそれを使用したい場合は、0.18devをクローンすることができます（しかし、私はこのブランチがどれほど安定しているか分かりません）。

Answer 2

私はここでもv0.17の問題で到着しました。私は、私も最初pip install cythonを実行しなければならなかった

pip install git+https://github.com/scikit-learn/scikit-learn.git 

つまり、ピップhereを使用して解決策を見つけました。

ただし、現在インストールされているのは0.19.dev0ですが、pip listは最新のバージョンが0.18rc2であることを示しています。むしろ

pip install scikit-learn==0.18.rc2 

問題をより満足に解決しました。

Answer 3

シェル/ターミナル

conda update scikit-learn 

Answer 4

apt-get update; \ 
apt-get install -y python python-pip \ 
        python-numpy \ 
        python-scipy \ 
        build-essential \ 
        python-dev \ 
        python-setuptools \ 
        libatlas-dev \ 
        libatlas3gf-base 

update-alternatives --set libblas.so.3 /usr/lib/atlas-base/atlas/libblas.so.3; update-alternatives --set liblapack.so.3 /usr/lib/atlas-base/atlas/liblapack.so.3 

pip install -U scikit-learn 

から私はsklearn.neural_networkからMLPClassifierを輸入してきたし、動作するようには思えません。

また、この問題をドッカーイメージを使用して処理することもできます。これにより、任意の開発者が任意のサーバー内の環境を1分以内に再現することができます。 here

これは、datmo-cliツールを使用しても非常に簡単に実行できます。私たちはこれらの問題に直面し、それを構築することに決めました。

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