安装Python库imbalance-learn package 时报错PermissionError解决方法

Python数据分析和机器学习库之imbalanced-learn使用详解 在实际的数据分析和机器学习任务中,经常会遇到数据不平衡的情况,即不同类别的样本数量差异较大,这会导致模型训练和预测的不准确性。Python的imbalanced-learn库提供了一系列处理不平衡数据的方法和工具,帮助开发者更好地应对这一问题。本文将深入探讨imbalanced-learn库的特性、安装方法、基本功能、高级功能、实际应用场景以及总结,带领大家全面了解这个解决数据不平衡的利器。 阅读详情

win10中在命令提示符(dos)中安装Python库imbalance-learn package报错,错误如下: 

使用的安装命令:pip install -U imbalanced-learn,安装时会卸载并重安装numpy、scipy、scikit-learn,报错就是报在卸载这些库上面。

报错:PermissionError: [Errno 13] Permission denied: 'D:\\software\\anaconda\\envs\\*****\\Lib\\site-packages\\

这个错误的解决方法很简单,就是打开dos时,以管理员身份打开就行了。

更新:今天在另外一台机器上按照上述方法安装时,还是报错:

Exception:
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\413\Anaconda3\lib\shutil.py", line 381, in _rmtree_unsafe
    os.unlink(fullname)
PermissionError: [WinError 5] 拒绝访问。: 'C:\\Users\\413\\AppData\\Local\\Temp\\pip-mjk8iy_j-uninstall\\users\\413\\anaconda3\\lib\\site-packages\\scipy\\integrate\\lsoda.cp35-win_amd64.pyd'

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\413\Anaconda3\lib\site-packages\pip\basecommand.py", line 215, in main
    status = self.run(options, args)
  File "C:\Users\413\Anaconda3\lib\site-packages\pip\commands\install.py", line 317, in run
    prefix=options.prefix_path,
  File "C:\Users\413\Anaconda3\lib\site-packages\pip\req\req_set.py", line 753, in install
    requirement.commit_uninstall()
  File "C:\Users\413\Anaconda3\lib\site-packages\pip\req\req_install.py", line 755, in commit_uninstall
    self.uninstalled.commit()
  File "C:\Users\413\Anaconda3\lib\site-packages\pip\req\req_uninstall.py", line 142, in commit
    rmtree(self.save_dir)
  File "C:\Users\413\Anaconda3\lib\site-packages\pip\_vendor\retrying.py", line 49, in wrapped_f
    return Retrying(*dargs, **dkw).call(f, *args, **kw)
  File "C:\Users\413\Anaconda3\lib\site-packages\pip\_vendor\retrying.py", line 212, in call
    raise attempt.get()
  File "C:\Users\413\Anaconda3\lib\site-packages\pip\_vendor\retrying.py", line 247, in get
    six.reraise(self.value[0], self.value[1], self.value[2])
  File "C:\Users\413\Anaconda3\lib\site-packages\pip\_vendor\six.py", line 686, in reraise
    raise value
  File "C:\Users\413\Anaconda3\lib\site-packages\pip\_vendor\retrying.py", line 200, in call
    attempt = Attempt(fn(*args, **kwargs), attempt_number, False)
  File "C:\Users\413\Anaconda3\lib\site-packages\pip\utils\__init__.py", line 102, in rmtree
    onerror=rmtree_errorhandler)
  File "C:\Users\413\Anaconda3\lib\shutil.py", line 488, in rmtree
    return _rmtree_unsafe(path, onerror)
  File "C:\Users\413\Anaconda3\lib\shutil.py", line 378, in _rmtree_unsafe
    _rmtree_unsafe(fullname, onerror)
  File "C:\Users\413\Anaconda3\lib\shutil.py", line 378, in _rmtree_unsafe
    _rmtree_unsafe(fullname, onerror)
  File "C:\Users\413\Anaconda3\lib\shutil.py", line 378, in _rmtree_unsafe
    _rmtree_unsafe(fullname, onerror)
  File "C:\Users\413\Anaconda3\lib\shutil.py", line 378, in _rmtree_unsafe
    _rmtree_unsafe(fullname, onerror)
  File "C:\Users\413\Anaconda3\lib\shutil.py", line 378, in _rmtree_unsafe
    _rmtree_unsafe(fullname, onerror)
  File "C:\Users\413\Anaconda3\lib\shutil.py", line 378, in _rmtree_unsafe
    _rmtree_unsafe(fullname, onerror)
  File "C:\Users\413\Anaconda3\lib\shutil.py", line 378, in _rmtree_unsafe
    _rmtree_unsafe(fullname, onerror)
  File "C:\Users\413\Anaconda3\lib\shutil.py", line 383, in _rmtree_unsafe
    onerror(os.unlink, fullname, sys.exc_info())
  File "C:\Users\413\Anaconda3\lib\site-packages\pip\utils\__init__.py", line 114, in rmtree_errorhandler
    func(path)
PermissionError: [WinError 5] 拒绝访问。: 'C:\\Users\\413\\AppData\\Local\\Temp\\pip-mjk8iy_j-uninstall\\users\\413\\anaconda3\\lib\\site-packages\\scipy\\integrate\\lsoda.cp35-win_amd64.pyd'

解决方法:

按照这个命令进行安装就解决了:pip install --user -U imbalanced-learn

 

 

 

 

 

 

不平衡篇(一)记录不平衡工具包imbalanced-learn的安装——小白入门 最近要处理不平衡数据,在网上找到一个不平衡处理的python工具包,官方地址https://imbalanced-learn.org/stable/index.html Python库中Imblearn是专门用于处理不平衡数据,imblearn库包含了上采样、下采样、混合采样中的SMOTE、SMOTEENN、ADASYN和KMeansSMOTE等多种算法。 首先:看一下安装的环境要求, 第二步:在anaconda中创建一个imbalance的虚拟环境,name自定义imbalance,python 阅读详情

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gyl2016
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