Python 创建scikit学习对象

要创建以下对象：

regr = linear_model.LinearRegression()

与：

GaussianNB()
SVC() 
svm.SVR()
DecisionTreeClassifier()

例如：

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
gaussian = naive_bayes.GaussianNB()

我得到：

NameError: name 'naive_bayes' is not defined

NameError: name 'tree' is not defined

用于：

我得到：

NameError: name 'naive_bayes' is not defined

NameError: name 'tree' is not defined

---

提前感谢

对于其中的每一个，都有一个API页面，如。每个API页面至少提供一个示例（基本用法）

如果观察到错误，可能是由于导入样式。我现在找不到关于这个的文档页面，但是基本的例子就是你所需要的

所以它只是：

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
clf = GaussianNB()

from sklearn.svm import SVC
clf = SVC()

from sklearn.svm import SVR
clf = SVR()

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
clf = DecisionTreeClassifier()

---

对于其中的每一个，都有一个API页面，如。每个API页面至少提供一个示例（基本用法）

如果观察到错误，可能是由于导入样式。我现在找不到关于这个的文档页面，但是基本的例子就是你所需要的

所以它只是：

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
clf = GaussianNB()

from sklearn.svm import SVC
clf = SVC()

from sklearn.svm import SVR
clf = SVR()

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
clf = DecisionTreeClassifier()

从子模块导入对象时，直接使用该对象：例如

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
model = GaussianNB()

导入子模块本身时，可以在代码中使用该子模块名称。例如：

from sklearn import naive_bayes
model = naive_bayes.GaussianNB()

确保导入语句与代码匹配

从子模块导入对象时，直接使用该对象：例如

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
model = GaussianNB()

导入子模块本身时，可以在代码中使用该子模块名称。例如：

from sklearn import naive_bayes
model = naive_bayes.GaussianNB()

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确保导入语句与代码匹配

只要

gaussian=GaussianNB（）

和

treeclassifier=decisiontreeclassier（）

就可以了只要

gaussian=GaussianNB（）

和

treeclassier=decisiontreeclassier（）

就可以了，然后观察你的用法和我的用法之间的差异。更完整的答案由给出。然后观察您的用法和我的用法之间的差异。下面给出了更完整的答案。