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name 'KerasRegressor' is not defined

时间: 2025-01-29 19:16:02 浏览: 94

"NameError: name 'KerasRegressor' is not defined" 这是一个常见的Python错误提示，通常出现在尝试导入或使用Keras库中的`KerasRegressor`模型时。`KerasRegressor`是scikit-learn集成的Keras接口，用于将Keras模型作为回归器使用。如果出现这个错误，可能是以下几个原因： 1. 没有安装Keras或TensorFlow：确保已经通过pip安装了这两个库 (`pip install keras tensorflow`)。 2. 导入问题：检查你的代码是否正确地导入了`keras.wrappers.scikit_learn.KerasRegressor`。 3. API版本冲突：有时候，旧版的sklearn可能不包含`KerasRegressor`。确认你的sklearn版本支持此功能，或者更新到最新版本。 4. 模块路径问题：如果你在自定义环境中工作，确保`KerasRegressor`所在的模块路径被添加到了Python的搜索路径中。要解决这个问题，你可以按照上述步骤排查，或者提供更详细的代码片段以便更好地帮助定位问题。如果你需要创建一个Keras回归模型，可以这样做： ```python from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.datasets import load_boston # 加载数据... model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=your_input_dim, activation='relu')) model.add(Dense(1)) # 输出层只有一个节点 model.compile(loss='mse', optimizer='adam') # 使用KerasRegressor包装 estimator = KerasRegressor(build_fn=model, epochs=50, batch_size=32) # 然后你可以像使用其他sklearn Estimator一样使用它... ```

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