一、问题描述

  1. 描述：在进行分类任务时，导入随机逻辑回归模型 RandomizedLogisticRegression 时会提示无法找到该模型。

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    from sklearn.linear_model import RandomizedLogisticRegression as RLR

  2. 分析：自 sklearn 0.19.2 版本后，随机逻辑回归模型已经被移除

  3. 当前软件版本

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    import sklearn
    sklearn.show_versions()

    System:
    python: 3.9.16

    Python dependencies:

    ​ sklearn: 1.3.2

    ​ numpy: 1.26.2

    ​ scipy: 1.10.1

    ​ pandas: 2.1.3

    ​ matplotlib: 3.7.1

    ​ joblib: 1.3.2

二、解决办法

（一）手动安装随机逻辑回归模型

  1. 模型仓库：https://github.com/scikit-learn-contrib/stability-selection

  2. 安装参考：https://github.com/scikit-learn-contrib/stability-selection/issues/38

    注：

    ​ 安装随机逻辑回归模型后，能够解决模型导入时的报错问题，并能够正确拟合训练模型。

    ​ 但是在后续查看特征筛选结果和 Score 分数时，会无法调用 rlr.get_support() 和 rlr.scores_ 方法，可能是因为高版本在移除随机逻辑回归模型时，也对 sklearn_base 中的方法做了修改，无法再按旧版本方法调用。

（二）采用低版本 Scikit-Learn

  1. 低版本 Scikit-Learn 所需的环境

    Python 3.8 及以下（建议 Python 3.6）

    Numpy 1.23.5 及以下（建议 Numpy 1.20.0）

    Scikit-Learn 0.19.2

    注：

    1. 所建议版本是较为久远的版本，可能会出现无法找到对应源、无法安装的情况，需根据自己的电脑情况调整；
    2. M 系列 Mac 由于架构不同，不支持 3.8 版本以下的 Python，请使用 Python 3.8；
    3. Scikit-Learn 最好使用 0.19.2 版本。

  2. 安装过程

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    # conda 创建虚拟环境 Python 3.8
    conda create -n py38 python=3.8
    # 激活 py38 环境
    conda activate py38
    # 安装相关库
    pip install numpy==1.23.5
    pip install scipy
    pip install pandas
    pip install xlrd
    pip install scikit-learn==0.19.2

    注：

    1. 以上过程均在终端 shell 中安装；
    2. 或者选用 Anaconda 图形化界面安装。

  3. 安装完毕后，在 Pycharm 右下角添加并使用新的 Python 解释器即可。