运行Keras Tuner Sklearn示例报sklearn无pipeline属性如何修复？

报错原因 #

该错误由Keras Tuner的Sklearn调优器内部依赖sklearn.pipeline模块，但模块未被正确加载，或是Keras Tuner与scikit-learn版本不兼容导致。

修复方案 #

• 在代码的导入区域新增sklearn.pipeline的显式导入，同时补充你代码中缺失的另外两个sklearn模块导入，完整导入部分如下：

from sklearn import ensemble, linear_model, pipeline, datasets, model_selection

• 如果添加导入后仍有报错，调整依赖版本解决兼容性问题：
  1. 升级Keras Tuner到最新正式版：
     pip install --upgrade keras-tuner
  2. 安装适配的scikit-learn稳定版本：
     pip install scikit-learn==1.3.2
• 极少数情况下如果前两步仍未解决，可以打开报错提示的sklearn_tuner.py文件，在文件顶部手动添加from sklearn import pipeline导入即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Aryan Mehta