Scikit-learn运行报错NameError: name 'load_iris' is not defined如何解决

你遇到的NameError核心由以下两个可预见的问题导致：

• 未导入load_iris依赖函数：load_iris是sklearn.datasets模块下的内置工具，没有提前显式导入的情况下，Python解释器无法识别该函数名称，直接调用就会触发该报错。你当前使用的Scikit-learn 2.2.0版本原生包含该函数，不存在版本缺失问题。
• 额外语法问题：你写的代码中变量名iris database包含空格，Python不允许变量名出现空格，修正导入问题后还会触发语法错误，需要同步调整。

按以下步骤操作即可解决问题：

• 修正变量名，将非法的iris database改为合法变量名，比如iris_database或者iris。
• 在代码开头添加导入语句，二选一即可：
  • 直接导入目标函数：

    from sklearn.datasets import load_iris
    

    后续调用写法保持修正后的：iris_database = load_iris()
  • 导入整个数据集模块，调用时加前缀：

    import sklearn.datasets as datasets
    

    后续调用写法为：iris_database = datasets.load_iris()
• 如果执行导入语句时提示ModuleNotFoundError，说明你当前运行的Python环境未正确安装Scikit-learn，执行以下conda命令安装对应版本即可：

  conda install scikit-learn==2.2.0
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者nib722