sklearnからのインポートデータセットがエラーをランタイム：はImportError：DLLのロードに失敗しました：指定されたプログラムを見つけることができません------ソリューション

• あなたは、分類コード、エラーを学習統合多数決を実行すると、

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.ensemble import VotingClassifier
iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data[:, 1:3], iris.target
clf1 = LogisticRegression(solver='lbfgs', multi_class='multinomial', random_state=1)
clf2 = RandomForestClassifier(n_estimators=50, random_state=1)
clf3 = GaussianNB()

ensemble_clf = VotingClassifier(estimators=[('lr', clf1), ('rf', clf2), ('gnb',clf3)], voting='hard')
for clf, label in zip([clf1, clf2, clf3, ensemble_clf], ['Logistic Regression', 'Random Forest', 'naive Bayes', 'Ensemble']):
    scores = cross_val_score(clf, X, y, cv = 5, scoring='accuracy')
    # scoring里面的有效参数有['accuracy', 'adjusted_rand_score', 'average_precision', 'f1', 'f1_macro', 'f1_micro', 'f1_samples',
    # 'f1_weighted', 'neg_log_loss', 'neg_mean_absolute_error', 'neg_mean_squared_error', 'neg_median_absolute_error',
    # 'precision', 'precision_macro', 'precision_micro', 'precision_samples', 'precision_weighted',
    # 'r2', 'recall', 'recall_macro', 'recall_micro', 'recall_samples', 'recall_weighted', 'roc_auc']
    print('Accuracy: %0.2f (+/- %0.2f) ------- %s' %(scores.mean(), scores.std(), label))

• 業績

  

• エラーの理由

  エラーが発生した場合：はImportError：DLLのロードに失敗しました：指定されたモジュールが見つかりませんでした
  エラーの理由を：問題のインストールパッケージのソースは、パッケージのバージョンの互換性の問題、公式出版物を使用して、いくつかのパッケージ、およびWHLを使用して、いくつかのパックのインストールファイルとして理解することができます
  解決策：すべてのパッケージは、単一の源であり、どちらかのすべてがパッケージの公式出版物、のいずれかの袋内のすべての使用WHLを使用し、問題が解決され、

ソリューション

• （1）アンインストール元のバージョンScikit-学び、numpyのscipyのダウンロードと

ピップアンscikit-学ぶ
ピップアンnumpyの
ピップアンscipyのダウンロード

• （2）バージョンに対応する自分のコンピュータをインストールする
  ダウンロードパッケージWHL：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#が必要scikit-学び、numpyの、scipyのダウンロード3 WHLファイルをダウンロード
  して、numpyのインストール]をクリックし、 scipyのダウンロードと車輪をscikit-学びます

numpyの-1.16.5 + MKL-cp36-cp36m-win_amd64.whlピップインストール
ピップは、scipyのダウンロード-1.3.3-cp36-cp36m-win_amd64.whlインストール
ピップはscikit_learn-0.21.3-cp36-cp36m-win_amd64.whlをインストール

• 正常に実行するには、上記のコードを再実行します

参考资料1：https://www.cnblogs.com/hamish26/p/10985139.html
参考资料2：https://blog.csdn.net/a593651986/article/details/72178463