直接安装mlxtend库出错

最新推荐文章于 2024-12-29 12:26:27 发布
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直接pip install mlxtend安装失败
解决方法：
1.打开 Anaconda prompt
2.输入conda update --all
3.输入conda install -c conda-forge mlxtend完成安装

安装mlxtend库（stacking利器）出现问题及解决方案
YangTinTin的博客
08-29 7466
介绍一款功能强大的stacking利器，mlxtend库，它可以很快地完成对sklearn模型的stacking。 直接pip install mlxtend安装失败。 安装过程出现的错误提示为： 在一个python非官方外部支持库网站找到适合的msgpack。 我的python版本为： 适合的msgpack版本为： 将其下载下来。我放的路径为 C:/5 软件安装 接下来定位到文件所在位置，p...
anaconda安装mlxtend安装不上的问题
weixin_39052554的博客
01-03 2493
我在安装mlxtend，pyfpgrowth等包时，经常安装不上，今天看到了一行新的命令，可以快速安装上这些包，特此来记录一下，供广大网友使用。 conda install -c conda-forge mlxtend
安装mlxtend_在Anaconda中安装mlxtend包时出错
weixin_42682925的博客
01-14 1603
C：\ Users \ UTKARSH> conda install -c conda-forge mlxtend求解环境：完成包装计划环境位置：C：\ ProgramData \ Anaconda2添加/更新的规格： - mlxtend将安装以下新软件包：mlxtend: 0.13.0-py_1 conda-forge以下包将更新：certifi: 2018.4.16-py27...
Python No module named ‘mlxtend‘ 解决方法
weixin_43788314的博客
03-14 3921
Python No module named ‘mlxtend‘ 解决方法
ModuleNotFoundError: No module named ‘mlxtend‘和Python升级后pip命令失效解决方法
Xiao_Ya__的博客
04-10 1846
ModuleNotFoundError: No module named ‘mlxtend‘和Python升级后pip命令失效解决方法
Python：pip安装库特别慢安装一半报错解决方法
m0_60416689的博客
01-11 2530
Python：pip安装库特别慢安装一半报错解决方法
执行过程中出错: Unable to allocate 155. GiB for an array with shape (12322988, 3, 4500) and data type bool Traceback (most recent call last): File "D:\pycham\PyCharm 2024.1.6\pythonProject\223.py", line 164, in main frequent_itemsets = find_frequent_itemsets(df, min_support=min_support) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\pycham\PyCharm 2024.1.6\pythonProject\223.py", line 67, in find_frequent_itemsets frequent_itemsets = apriori(df, min_support=min_support, use_colnames=True) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\34633\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\mlxtend\frequent_patterns\apriori.py", line 309, in apriori _bools = np.all(X[:, combin], axis=2) ~^^^^^^^^^^^ numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError: Unable to allocate 155. GiB for an array with shape (12322988, 3, 4500) and data type bool 怎么修改这个错误
06-10
由于mlxtend库的apriori实现对于大型数据集（尤其是特征数多）不太高效，我们可以尝试使用FP-Growth算法。mlxtend同样提供了FP-Growth的实现。修改建议：将原来的apriori函数替换为fpgrowth函数。步骤：1.安装...
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder from mlxtend.frequent_patterns import fpgrowth from mlxtend.frequent_patterns import association_rules # 步骤1: 加载数据并预处理 def load_and_preprocess(file_path): """加载CSV数据并预处理技能列""" df = pd.read_csv(file_path, encoding='utf-8') # 定义高薪阈值（取前25%分位数） salary_threshold = np.percentile(df['salary_usd'], 75) print(f"高薪阈值设定为: ${salary_threshold:,.0f} USD/年") # 筛选高薪岗位 high_salary_df = df[df['salary_usd'] > salary_threshold].copy() # 处理技能列：分割字符串并转换为列表 high_salary_df['skills'] = high_salary_df['required_skills'].str.split(',') # 移除空技能列表 high_salary_df = high_salary_df[high_salary_df['skills'].apply(len) > 0] return high_salary_df # 步骤2: 应用FP-Growth算法 def apply_fpgrowth(df, min_support=0.05, min_confidence=0.7): """应用FP-Growth算法挖掘技能关联规则""" # 转换为事务列表 transactions = df['skills'].tolist() # 编码为one-hot格式 te = TransactionEncoder() te_ary = te.fit(transactions).transform(transactions) df_encoded = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_) # 挖掘频繁项集 frequent_itemsets = fpgrowth( df_encoded, min_support=min_support, use_colnames=True ) # 生成关联规则 rules = association_rules( frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=min_confidence ) # 计算提升度并筛选有效规则 rules = rules[rules['lift'] > 1.0] rules = rules.sort_values(['lift', 'confidence'], ascending=False) return frequent_itemsets, rules # 步骤3: 可视化结果 def visualize_results(rules, top_n=10): """可视化关联规则结果""" # 筛选前N条规则 top_rules = rules.head(top_n).copy() # 格式化规则字符串 top_rules['rule'] = top_rules.apply( lambda x: f"{', '.join(x['antecedents'])} → {', '.join(x['consequents'])}", axis=1 ) # 创建图表 plt.figure(figsize=(12, 8)) # 绘制提升度和置信度条形图 plt.barh( y=top_rules['rule'], width=top_rules['lift'], color='skyblue', label='提升度' ) plt.barh( y=top_rules['rule'], width=top_rules['confidence'], color='orange', alpha=0.5, label='置信度' ) plt.xlabel('指标值') plt.ylabel('关联规则') plt.title('高薪岗位技能关联规则分析 (Top 10)') plt.legend() plt.tight_layout() plt.show() return top_rules # 主函数 def main(): file_path = r"C:\Users\f'b\PyCharmMiscProject\AI市场.csv" # 加载并预处理数据 high_salary_df = load_and_preprocess(file_path) print(f"高薪岗位数量: {len(high_salary_df)}") # 应用FP-Growth算法 frequent_itemsets, rules = apply_fpgrowth( high_salary_df, min_support=0.05, # 可调整 min_confidence=0.7 # 可调整 ) # 显示频繁项集 print("\n频繁技能组合 (Top 10):") print(frequent_itemsets.sort_values('support', ascending=False).head(10)) # 显示关联规则 print("\n关联规则 (Top 10):") top_rules = visualize_results(rules) print(top_rules[['antecedents', 'consequents', 'support', 'confidence', 'lift']]) if __name__ == "__main__": main() ValueError: Cannot set a DataFrame with multiple columns to the single column rule
最新发布
06-30
常见场景及解决方案：场景1：在尝试将关联规则结果（多列DataFrame）存储到单列位置时出错。例如：df['rules'] =association_rules(...)#错误，因为关联规则返回的是多列DataFrame解决方案：不要将整个规则DataFrame...
FP-Growth算法相比Apriori算法的核心优势有哪些？
06-09
table[item]=[1,child]#[支持度计数,第一个节点,最后一个节点]#注意：这里简化处理，实际头指针表应包含计数和链表头尾current=child```###实际应用中的性能对比以下代码使用mlxtend库测试两种算法的内存使用差异：`...
机器学习DAY5: 特征工程和特征选择（数据预处理）（完)
feifeikon的博客
12-29 1828
本文通过特征提取、特征转换、特征选择三个过程介绍数据预处理方法，特征提取将原始数据转换为适合建模的特征，特征转换将数据进行变换以提高算法的准确性，特征选择用来删除无用的特征。
机器学习包-Mlxtend 0.9.0 文档-英文
07-23
机器学习包-Mlxtend 0.9.0 文档-英文。。。。。。。。。。。。
学习笔记之pycharm安装库失败
m0_53065362的博客
08-02 2179
一个初学者的学习笔记
安装mlxtend，找不到包和The environment is inconsistent的解决方法
sherpahu的博客
09-07 3620
pip直接安装（pip install mlxtend）和conda安装（conda install -c conda-forge mlxtend）都失败了 pip、conda直接安装找不到包，conda从conda-forge安装提示环境不一致（The environment is inconsistent） 直接从pypi上下载whl，https://pypi.org/project/ml...
关于mlxtend在Anaconda中安装的问题
WangaWen1229的博客
04-11 2132
1.镜像源添加 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ conda config...
python机器学习包mlxtend的安装和配置
shincling
02-05 2万+
今天看到了mlxtend的包，看了下example集成得非常简洁。还有一个吸引我的地方是自带了一些data直接可以用，省去了自己造数据或者找数据的处理过程，所以决定安装体验一下。依赖环境首先，sudo pip install mlxtend 得到基础环境。
Python：pip 安装第三方库速度很慢的解决办法，以及离线安装方法和conda换源，以及指定路径打开jupyter notebook
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算法工程师
12-23 4万+
Python：pip 安装第三方库，速度很慢的解决办法
【Python】pip install失败的解决方法
Sgluon的博客
06-05 5389
在Python安装目录下的[Scripts]文件夹中， 打开Powershell 进行pip install。 ※Python的默认安装目录[ver3.9]：C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python39
mlxtend在win10安装
weixin_44034053的博客
10-24 1713
mlxtend安装
利用mlxtend进行数据关联分析
昆兰.沃斯 的博客
11-11 2万+
今天本该是个剁手的日子，只可惜余额不足高攀不起那台i7-8565，只有再写一篇文章聊以慰籍~~ 前言：之前很少做关于数据关联分析的题，而当初学关联分析时也是自己写代码来实现底层转换与运算，粗略一点的整体代码量也达到150行左右，所以没有高级的开源工具使用是很费时间的，由此阻碍了一颗想学习的心。后来遇到相关问题便Google了一些解决办法，其中有一个集成很优秀，使用也很方便的GitHub开源项目，...
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