from sklearn.datasets import load_boston报错ImportError: DLL load failed: 找不到指定的程序

墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 1.1w累计阅读 1.2w+平均单平台已同步平台优快云微信公众号微博知乎掘金百家号博客园抖音小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网我也要 → 码龄9年

关注

原创最新推荐文章于 2026-06-23 10:00:00 发布 1.1w 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

【解决方法】ImportError: `load_boston` has been removed from scikit-learn since version 1.2. 波士顿数据集导入错误 data是一个NumPy数组，是通过水平叠加（np.hstack）raw_df 中的数据而创建的。在这个操作中，选择了raw_df 中的奇数行（raw_df.values[::2, :]）和偶数行的前两列（raw_df.values[1::2, :2]）并将它们水平叠加在一起。target是一个NumPy数组，它由raw_df 中的偶数行的第三列（raw_df.values[1::2, 2]）组成。至此就over了，至于对此数据集的研究，请参考其他文章了~target是数据集最后一列。阅读详情

解决方案

将原来的scikit-learn和scipy两个模块进行卸载重装

pip uninstall scikit-learn
pip uninstall scipy
pip install scikit-learn
pip install scipy

如果你是用jupyter notebook打开的话，需要在cmd命令中关闭jupyter notebook重新打开

收录于

大数据

当前文章被收录于：

大数据

5 篇文章 1 人学习

订阅专栏查看详情

当前文章被以下社区和专栏收录：

标签

#大数据

`load_boston` has been removed from scikit-learn波士顿数据集 sklearn导入波士顿数据集报错阅读详情

相关推荐

基于sklearn波士顿房价预测——线性回归实战

一、导入库和数据 from sklearn.datasets import load_boston import matplotlib.pyplot as plt dataset = load_boston() x_data = dataset.data # 导入所有特征变量 y_data = dataset.target # 导入目标值（房价） name_data = dataset.featu...

远方 3万+

如何解决`load_boston` has been removed from scikit-learn since version 1.2.

机器学习之糖尿病数据集

qq_52550035的博客 2万+

用scikit-learn三天跑通第一个机器学习项目

机器学习不是抽象理论，而是可执行的工程实践。从环境配置、数据加载、标准化预处理，到模型训练、交叉验证与残差分析，scikit-learn以一致、稳定、高容错的API设计，将工业级最佳实践封装为Python开发者触手可及的能力。它依托NumPy/SciPy生态实现无缝衔接，凭借精准报错和权威文档降低调试门槛，更通过强制fit-transform分离、Pipeline封装等机制，培养正确的建模直觉。本文以加州房价回归任务为载体，聚焦Scikit-learn核心工作流，覆盖Python环境管理、真实数据探索、可复

weixin_30385925的博客 369

sklearn 笔记二

课堂笔记

m0_65523585的博客 2182

MounRiver Studio实战：像管理个人项目一样整理沁恒MCU的EVT例程（附文件结构图）

本文详细介绍了如何使用MounRiver Studio重构沁恒MCU的EVT例程，实现工程化管理。通过分析官方EVT设计的局限性，提出标准化的目录结构和迁移步骤，帮助开发者提升代码可维护性和团队协作效率。文章还提供了MounRiver Studio的关键配置参数和常见问题排查指南，适用于沁恒MCU开发者。

weixin_33940469的博客 356

海思Hi3519AV100 sensor移植实战：IMX586驱动调试与硬件验证全流程

本文详细解析了在海思Hi3519AV100平台上移植索尼IMX586传感器的全流程实战。内容涵盖从硬件I2C通信验证、驱动代码移植与修改，到内核配置、时钟设定，以及使用示波器进行硬件信号深度验证和ISP图像调优等关键步骤，为开发者提供了一套清晰、可复现的sensor移植与调试方法。

weixin_29168393的博客 395

ImportError: `load_boston` has been removed from scikit-learn since version 1.2.

这个错误表明，自sklearn库在1.2版本更新后就没有波士顿房价这个数据集。2）通过pandas库从网络中导入（1）将波士顿房价数据集下载到本地（），然后再本地导入数据集。

m0_75210954的博客 948

DeepBSA实战指南：从安装到基因组分析的全流程解析

本文详细解析了DeepBSA工具从安装到基因组分析的全流程，特别介绍了其简化生物信息学分析的'一键式'操作和独家深度学习算法。通过实战案例展示了DeepBSA在信噪比处理和QTL定位上的优势，并提供了Linux和Windows系统的安装避坑指南、数据预处理技巧以及算法选择建议，帮助用户高效完成基因组分析。

weixin_28732953的博客 441

【报错信息】sklearn.datasets 中load_boston报错

3 line 1 ----> 1 from sklearn.datasets import load_boston 2 boston = load_boston() File c:\Users\32658\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\sklearn\datasets_init_.py:157, in getattr(name) 108 if name == “load_boston”: 109 msg = textwra

flybeta的博客 2895

从网格划分到结果解读：一次完整的子弹侵彻LS-DYNA仿真避坑指南

本文详细解析了子弹侵彻LS-DYNA仿真中的关键技术与避坑指南，涵盖网格优化、对称边界条件设置、沙漏控制参数调整及结果可信度验证。通过HyperMesh网格划分和LS-DYNA高级参数配置，帮助工程师提升仿真精度与效率，确保计算结果物理可信。

weixin_29816689的博客 406

Fluent基于低氧舱气体交换仿真（氮气与空气混合）

一、背景概述模拟低氧舱充氮气和排除混合气体的过程，假设注入95%的氮气，舱内原有气体为空气，压力为标准大气压，温度为300K。观察气体注入过程中，舱内平均氮气和氧气浓度的变化。二、Fluent设置 Setup 1、General type选择压力基绝对速度瞬态重力勾选 2、Model 能量方程开启组分运输开启，设置方法如下：选择后OK，view就会变成Edit，点击Edit。然后再次点击Edit。将组分中的非氮气氧气和空气的气体移除，右边选项需要将空气放在最后一位。 3、Materi

qq_35535616的博客 1万+

线性回归 - 波斯顿房价预测

项目说明 Boston 数据集代码实现数据处理下载、查看数据切分数据标准化训练模型方式一：LinearRegression 方式二：SGDRegressor

AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记 3226

K8S证书过期解决办法之替换证书

k8s证书过期解决方案之替换证书

q_hsolucky的博客 1万+

使用sklearn加载波士顿房价数据集

使用sklearn加载波士顿房价数据集从sklearn导入数据集 from sklearn.datasets import load_boston 加载数据 boston = load_boston() # X为输入，y为输出 X = boston.data y = boston.target 查看数据有哪些字段 # 加载的数据以字典的形式存储，获取数据对应的字典索引即可 keys = boston.keys() [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直

ppx的博客 1万+

【Android Performance】Android CPU调度模式详解：从performance到schedutil的Governor调优指南

本文系统讲解Android/Linux系统中的CPU频率调节策略（Governor），涵盖六大调度模式的底层工作原理：performance（性能优先）、powersave（省电优先）、conservative（保守调频）、ondemand（按需调频）、userspace（手动控制）以及schedutil（调度器驱动）。文中深入拆解每种Governor的调频决策逻辑、上升/下降曲线的差异、适用场景与选型建议，并配以实操命令演示如何查看可用Governor列表、动态切换调度模式以及多Cluster架构下的统一

weixin_44081096的博客 432

【前端圭臬】二：你知道的和不知道的 HTML

关于 HTML，说几个你可能不太关注的问题。

Evan 的博客 4758

sklearn波士顿房价数据集——线性回归

（一）导入并查看数据 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression #线性回归库 from sklearn.datasets import load_boston #导入波士顿数据集 import matplotlib.pyplo.

m0_57210162的博客 3806

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

波士顿房价数据集下载 scikit-learn=1.2版本后删除【官方给出方案】

【代码】波士顿房价数据集下载 scikit-learn=1.2版本后删除【官方给出方案】

slience_me的博客 6325

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。

纠正pylint no member报错

1、问题在vscode中使用第三方库进行编程时，经常会出现下面的情况： 2、分析这是我在使用sklearn中的load_boston时，报错没有这些参数，但是实际上是有的。这是因为，pylint是vscode的python语法检查器，pylint是静态检查，在用第三方库的时候有些成员只有在运行代码的时候才会被建立，它就找不到成员。 3、解决方法添加"python.linting.pylintArgs": ["–generate-members"]就可以了。文件->首选项->设置，出现下

qq_35091353的博客 1431

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装，使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离，降低耦合度，完成预览拍照并保存的操作

from sklearn.datasets import load_boston 提示 `load_boston` has been removed

很多教程只提示了sklearn的版本，依赖库也需要装老版本，不然无法使用。安装完成后可以正常载入。Python版本3.9、Scikit-learn版本1.3.0。解决方案三、通过pandas离线导入，离线数据下载地址。解决方案一、安装老版本的sklearn，我建议是装python3.9，安装命令是。解决方案二、通过pandas在线导入。，如果你想装老版本，可以看方案二。

qq_61523551的博客 1130

一种解决高版本python无法加载sklearn内置的波士顿房价数据的方法

本人用的是python3.11，在机器学习项目实战时，无法通过传统的方式加载sklearn内置的波士顿房价数据。该错误说明高版本不再适用传统形式加载这个数据集。

Co1rbin的博客 7810

机器学习导入波斯顿房价数据集的三种方法

这种方法在比较新的版本中会被移除掉，下图是1.2.2的sklearn作为演示，导入失败：可通过使用旧版python解释器来导入，下图是python3.6,，sklearn版本是0.24.1，成功导入：从第一种方法的报错中找到数据的地址： data_url = “http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston”

2301_76161684的博客 3552

【Python报错已解决】`load_boston` has been removed from scikit-learn since version 1.2.

在使用 Python 进行开发时，经常会遇到各种报错信息，这些报错可能会让开发者感到困扰，影响开发进度。今天我们要探讨的是一个与 `scikit-learn` 库相关的报错问题，即 `load_boston` has been removed from scikit-learn since version 1.2。对于使用该库进行数据处理和机器学习的开发者来说，这个报错可能会使他们原本正常运行的代码突然无法使用，那么如何解决这个问题呢？让我们一起深入探讨。

鸽芷咕的博客 1599

scikit-learn加载波士顿房价数据集

from sklearn.datasets import load_boston if __name__ == "__main__": boston = load_boston() #查看数据键值 print(boston.keys()) #dict_keys(['data', 'target', 'feature_names', 'DESCR', 'filename']) x = boston['data'] y = boston['target'] .

qq_40728302的博客 5212

python数据分析项目实战波士顿房价预测——简单线性回归

前言本篇文章仅仅使用了sklearn中的linear_model来进行预测模型，作为学习机器学习和数据分析的开始。接下来我会更加深入学习，为大家带来更好的文章。导入所需要的库 from sklearn.datasets import load_boston # 数据集 import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 加载数据集和查看数据