AttributeError: 'SimpleImputer' object 在 PyCaret 中没有属性 '_validate_data'

Question

我正在使用 PyCaret 并收到错误消息。

AttributeError: 'SimpleImputer' object has no attribute '_validate_data'

尝试创建一个基本实例。

# Create a basic PyCaret instance
import pycaret
from pycaret.regression import *
mlb_pycaret = setup(data = pycaret_df, target = 'pts', train_size = 0.8, numeric_features = ['home', 
'first_time_pitcher'], session_id = 123)

我所有的变量都是数字的（我强制了其中的两个，它们是布尔值）。 我的目标变量是label ，这是默认值。

我还安装了PyCaret ，导入了它的回归，并重新安装了scikit learn ，将SimpleImputer导入为from sklearn.impute import SimpleImputer

OBP_avg Numeric
SLG_avg Numeric
SB_avg  Numeric
RBI_avg Numeric
R_avg   Numeric
home    Numeric
first_time_pitcher  Numeric
park_ratio_OBP  Numeric
park_ratio_SLG  Numeric
SO_avg_p    Numeric
pts_500_parkadj_p   Numeric
pts_500_parkadj Numeric
SLG_avg_parkadj Numeric
OPS_avg_parkadj Numeric
SLG_avg_parkadj_p   Numeric
OPS_avg_parkadj_p   Numeric
pts_BxP Numeric
SLG_BxP Numeric
OPS_BxP Numeric
whip_SO_BxP Numeric
whip_SO_B   Numeric
whip_SO_B_parkadj   Numeric
order   Numeric
ops x pts_500 order15   Numeric
ops x pts_500 parkadj   Numeric
ops23 x pts_500 Numeric
ops x pts_500 orderadj  Numeric
whip_p  Numeric
whip_SO_p   Numeric
whip_SO_parkadj_p   Numeric
whip_parkadj_p  Numeric
pts Label

我的回溯如下：

Answer 1

这里的问题在于插补。 每个pycaret 文档的默认值为 'simple'，但在这种情况下，您需要使imputation_type='iterative'才能工作。

Answer 2

这是库不兼容，再次安装 pycaret： pip install pycaret pandas shap

Answer 3

美好的一天。 帮助我的是同时安装 pycaret=='2.3.10 ' 和 scikit-learn='0.23.2' 。 这两个版本是兼容的，一切正常。 我使用 conda 安装了 scikit-learn，因为旧版本无法通过 pip 获得，我使用 pip3 安装了 Pycaret。 我希望这可以帮助所有像我一样努力实现这项工作的人。