scikit-multiflow的初尝试

使用Scikit-Multiflow进行在线学习:安装与代码实践
本文介绍了如何在Anaconda环境下安装Scikit-Multiflow,以及在Python中使用HoeffdingTree进行数据流学习。通过示例代码展示了数据流的生成、模型训练和评估过程,但遇到了EvaluatePrequential模块导入失败的问题。

一、安装

在pycharm或者spyder上安装scikit-multiflow可能会遇到各种问题,只能耐心一点,多在网上找找教程。具体的安装过程可以参考以下b站上的视频教程,当然以下教程也不是包治百病。

如何在Anaconda上安装及卸载第三方包_哔哩哔哩_bilibili

二、代码

下面是一份完整的python代码,注释里面的方法不成功,错误提示为EvaluatePrequential导入不成功。

from skmultiflow.data import SEAGenerator
from skmultiflow.trees import HoeffdingTree
from skmultiflow import EvaluatePrequential
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

stream = SEAGenerator()  '''创建数据流
stream.prepare_for_use()
nb_iters=100
tree = HoeffdingTree() '''创建HoeffdingTree


correctness_dist = []

for i in range(nb_iters):
    X,Y = stream.next_sample()
    prediction = tree.predict(X)
    if Y==prediction:
&nb

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