sklearn更新问题
网上都说的需要更新sklearn
然后就提示我说有很多这个东西了，我一脸懵，求解答我要怎么弄这个
导入问题
就是提示有很多这个sklearn已经存在了，我是要选择哪一个进行更新吗还是要怎么样，而且我为啥会有那么多的sklearn版本呢
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:- 你可以参考下这个问题的回答, 看看是否对你有帮助, 链接: https://ask.csdn.net/questions/7797783
- 我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：一元线性回归示例（原生实现、sklearn实现）
- 同时，你还可以查看手册：sklearn 基于直方图的梯度提升法 中的内容
- 除此之外, 这篇博客: sklearn_决策树中的 一、什么是决策树？ 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
决策树，顾名思义就是一个类似于流程图的树型结构。一个决策树由根结点、分支和叶结点构成。树的最高层节点称为根结点，是整个决策树的开始。与根结点相连的不同分支，对应这个属性的不同取值，根据不同的回答转向相应的分支，在新到达的结点处做同样的分支判断，持续这一过程直到到达某个叶结点。在决策树中，每个内部结点表示一个测试，该结点的每个分支表示该测试的一个结果，每个叶结点表示一个类别。
决策树是有监督学习中的一种算法，并且是一种基本的分类与回归的方法。也就是说，决策树有两种：分类树和回归树。
分类树
分类决策树学习本质：从训练数据集中归纳出一组分类规则。
决策树的核心问题
- 如何找出正确的特征来进行提问，即如何分枝
- 树生长到什么时候应该停下
用来衡量分枝质量的指标不纯度，分类树的不纯度用基尼系数或信息熵来衡量，回归
树的不纯度用MSE均方误差来衡量。每次分枝时，决策树对所有的特征进行不纯度计算，选取不纯度最低的特征进行分枝，分枝后，又再对被分枝的不同取值下，计算每个特征的不纯度，继续选取不纯度最低的特征进行分枝。每分枝一层，树整体的不纯度会越来越小，决策树追求的是最小不纯度。因此，决策树会一致分枝，直到没有更多的特征可用，或整体的不纯度指标已经最优，决策树就会停止生长。
- 您还可以看一下 刘建萍老师的人工智能系列课程 零基础讲解知识点和实例应用 决策树 决策树实际案例的应用课程中的 讲解sklearn工具包中所拥有的一些内容小节, 巩固相关知识点
- 以下回答来自chatgpt:
更新sklearn的步骤如下：
第一步： 使用pip工具升级sklearn。
pip install --upgrade scikit-learn第二步： 检查更新情况。
命令如下：
python -m pip freeze | grep scikit-learn如果结果显示新版本，则已成功升级。
scikit-learn==0.21.3以上就是升级sklearn的步骤。
如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^