Python SKlearn导入MLPClassizer失败

我正在尝试使用从scikit学习python。我的问题是，导入不起作用。scikit学习的所有其他模块工作正常

from sklearn.neural_network import MLPClassifier

导入错误：无法导入名称MLPClassizer

我正在Visual Studio 2015中使用Python环境Python64位3.4。 我通过控制台安装sklearn时使用：

conda install scikit learn

我还安装了numpy和pandas。出现上述错误后，我还安装了：

pip install scikit neuralnetwork

已安装的scikit学习版本为0.17

我做错了什么？我是否错过了安装

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除了TTHOMASSS的答案之外，我还找到了如何为神经元网络安装sknn库的解决方案。我遵循了这一点。 执行以下步骤：

• pip安装scikit neuralnetwork

• 下载并安装
• 使用

  conda安装mingw libpython安装mingw

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您可以在之后使用该库。

MLPClassizer

尚未在

scikit learn

v0.17中提供（截至2015年12月1日）。如果你真的想使用它，你可以克隆

0.18dev

（但是，我不知道这个分支目前有多稳定）。

我也是带着v0.17问题来到这里的。我发现了一个使用pip的解决方案，即

不过，我必须先执行

pip安装cython

但是，它安装了

0.19.dev0

（当前），但是

pip list

表明最新版本是

0.18rc2

。相当于

    pip install scikit-learn==0.18.rc2

更令人满意地解决了问题。

来自shell/terminal

conda update scikit-learn

我从sklearn.neural_网络导入了MLP分类器，它看起来确实有效

您还可以通过使用docker图像来处理此问题。这允许任何开发人员在一分钟内在任何服务器上重新创建环境。您可以从中提取图像

使用datmo cli工具也可以非常轻松地执行此操作。我们自己面对这些问题，决定建造它

您还可以通过使用Datmo单击一次来解决此问题

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免责声明：我在

工作，如何克隆最新版本？@Noober请看这里：我刚刚完成了这个过程，并且开发版本在MLP中非常稳定。

conda update scikit-learn

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