Python SGDClassizer内核在使用scikit时死亡

我试过这个非常简单的例子

import numpy as np
from sklearn import linear_model
X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]])
Y = np.array([1, 1, 2, 2])
clf = linear_model.SGDClassifier()
clf.fit(X, Y)

但是内核立即死亡

Kernel died, restarting

拟合随机林可以毫无问题地工作：

from sklearn import ensemble
clf2 = ensemble.RandomForestClassifier()
clf2.fit(X, Y)

我不知道为什么会这样。我使用的是当前版本的anaconda3，所有更新都在ubuntu 16.04 64位系统上进行

更新：我刚刚发现，这发生在

linear\u model

类中的所有模型上

UPDATE2:MKL是问题所在，如下所述：

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并且

conda install nomkl

修复了它。

您可以更新您的scikit学习包。 如果您使用的是像这样使用conda更新的Anaconda：

conda update scikit-learn

如果这不能解决问题

pip install -U scikit-learn

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MKL是问题所在，如下所述：

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而且

conda install nomkl

修复了它。

我认为您应该在解决方案中添加一个答案，因为它确实解决了问题！