AttributeError: 'SimpleImputer' object 在 PyCaret 中沒有屬性 '_validate_data'

Question

我正在使用 PyCaret 並收到錯誤消息。

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

嘗試創建一個基本實例。

# 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)

我所有的變量都是數字的（我強制了其中的兩個，它們是布爾值）。 我的目標變量是label ，這是默認值。

我還安裝了PyCaret ，導入了它的回歸，並重新安裝了scikit learn ，將SimpleImputer導入為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

這里的問題在於插補。 每個pycaret 文檔的默認值為 'simple'，但在這種情況下，您需要使imputation_type='iterative'才能工作。

Answer 2

這是庫不兼容，再次安裝 pycaret： pip install pycaret pandas shap

Answer 3

美好的一天。 幫助我的是同時安裝 pycaret=='2.3.10 ' 和 scikit-learn='0.23.2' 。 這兩個版本是兼容的，一切正常。 我使用 conda 安裝了 scikit-learn，因為舊版本無法通過 pip 獲得，我使用 pip3 安裝了 Pycaret。 我希望這可以幫助所有像我一樣努力實現這項工作的人。