DataWorks中UDF python 调用的函数里面包含sklearn 包，怎么解决？
DataWorks中UDF python 调用的函数里面包含sklearn 包，但是运行出错，怎么解决？
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在DataWorks中使用Python UDF（User-Defined Function）时，如果需要调用包含
sklearn（scikit-learn）的函数，你需要确保sklearn库已经在DataWorks的运行环境中正确安装。由于DataWorks可能有自己的沙箱环境，不能直接在其中安装额外的库，你需要按照以下步骤操作：创建本地环境：
- 在本地开发环境中，确保你有一个Python环境，且在这个环境中已经安装了
scikit-learn库。你可以使用pip来安装：
- 在本地开发环境中，确保你有一个Python环境，且在这个环境中已经安装了
pip install scikit-learn打包依赖：
- 将本地环境中包含
sklearn在内的所有依赖库打包成一个.whl文件或者使用conda创建一个包含所有依赖的环境，并导出为yaml文件。如果你使用的是pip, 可以使用pip wheel命令创建.whl文件：
- 将本地环境中包含
pip wheel --wheel-dir=wheelhouse scikit-learn- 这将创建一个或多个
.whl文件，你可以将所有相关的.whl文件打包上传到DataWorks。
上传依赖到DataWorks：
- 登录到DataWorks控制台，找到你的项目空间，然后上传
.whl文件到项目资源管理中。
- 登录到DataWorks控制台，找到你的项目空间，然后上传
创建Python环境：
- 在DataWorks中创建一个新的Python环境，指定你的Python版本，并将上传的
.whl文件作为依赖添加到环境中。
- 在DataWorks中创建一个新的Python环境，指定你的Python版本，并将上传的
配置Python UDF：
- 在创建或编辑Python UDF时，选择你刚刚创建的包含
sklearn的Python环境。
- 在创建或编辑Python UDF时，选择你刚刚创建的包含
测试和运行：
- 保存并测试你的Python UDF，确保
sklearn库已经成功加载并且可以正常调用。
- 保存并测试你的Python UDF，确保
如果上述步骤无法解决，可能是因为DataWorks的环境限制，或者
sklearn的某些部分不兼容DataWorks的环境。在这种情况下，你可能需要联系阿里云支持以获取更多帮助，或者寻找替代的机器学习库或方法来实现相同的功能。2024-05-06 08:52:42赞同 1 展开评论 打赏
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