Sklearn错误：'SVR'对象没有属性'_impl'

Question

我在做什么： 我正在尝试使用在另一台机器上构建的测试（酸洗）SVM回归模型来预测数据。缩放工作正常，但即使尝试基于原始学习样本进行预测也会失败并出现相同的错误。

  

'SVR'对象没有属性'_impl'

在使用Python 2.7.5，Numpy 1.7.1（MKL）和sklearn（scikit-learn 0.14.1）的WIN 7 64位工作站上发生错误。两者都是64位。

编辑：

以下是代码。它可以在完成学习的机器上工作。

from sklearn.svm import SVR
from sklearn import preprocessing
import cPickle as cp
import numpy as np
model = cp.load(open('model.pkl', 'rb'))
scaler = cp.load(open('scaler.pkl', 'rb'))
theData = np.genfromtxt(open('inputData.csv','rb'), delimiter=',')
scaledXs = scaler.transform( theData )
result = model.predict( scaledXs )

编辑2： 仅供参考：学习部分是在使用0.13.1版本的piCloud上完成的。这可能是问题吗？

Answer 1

我终于明白了。看来使用sklearn 0.13.1在piCloud上生成的模型与0.14.1库不兼容！

由于AMD64 0.13.1二进制文件无处可寻，我最终在新机器上使用0.14.1库重新学习模型，现在它可以正常工作。我也尝试在拥有0.13.1库的机器上运行旧模型，它工作正常。