Scikit learn 导入错误：无法导入名称'；tfidvectorier'；水蟒

无法从

sklearn.naive\u bayes

和

sklearn.pipeline

分别导入

multinomialNB

和

make\u pipeline

，附加了屏幕截图。我正在使用python3。上次我从“”卸载并安装了anaconda

我也从不同的来源安装和卸载

我也尝试过单独安装软件包。sklearn、scipy或其他软件包已安装并升级，但这段代码一次又一次地出现相同的错误

我在互联网和stackoverflow上尝试了所有可能的解决方案

#importing necessary packages
from sklearn.feature_extraction.text import TfidVectorizer
from sklearn.naive_bayes import multinomialNB
from sklearn.pipeline import make_pipeline

#creating a model based on multinomial naive-bayes
model = make_pipeline(TfidVectorizer(), multinomialNB())

#training the model with train data
model.fit(train.data, train.target)

#creating labels for test data
labels = model.predict(test.data)

---

您的导入中有一些拼写错误。此外，下次出现错误时，请包括错误消息

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer # notice the spelling with the f before Vectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB # notice the Caps on the M
from sklearn.pipeline import make_pipeline

编辑：还有，如果你将来想从SO那里得到答案，这会让你的生活更轻松

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导入内容中有一些拼写错误。此外，下次出现错误时，请包括错误消息

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer # notice the spelling with the f before Vectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB # notice the Caps on the M
from sklearn.pipeline import make_pipeline

编辑：还有，如果你将来想从SO那里得到答案，这会让你的生活更轻松

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