我正在使用决策树并出现此错误。当我使用反向传播时，也出现了同样的情况。我该如何解决？
import pandas as pd
import numpy as np
a = np.test()
f = open('E:/lgdata.csv')
data = pd.read_csv(f,index_col = 'id')
x = data.iloc[:,10:12].as_matrix().astype(int)
y = data.iloc[:,9].as_matrix().astype(int)
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier as DTC
dtc = DTC(criterion='entropy')
dtc.fit(x,y)
x=pd.DataFrame(x)
from sklearn.tree import export_graphviz
with open('tree.dot','w') as f1:
f1 = export_graphviz(dtc, feature_names = x.columns, out_file = f1)
回溯（最近一次调用最后一次）：
文件“”，第 1 行，位于 中
runfile('C:/ProgramData/Anaconda3/lib/site-packages/scipy/_lib/_numpy_compat.py', wdir='C:/ProgramData/Anaconda3/lib/site-packages/scipy/_lib')
文件“C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\spyder\utils\site\sitecustomize.py”，第 710 行，在运行文件中
execfile（文件名，命名空间）
文件“C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\spyder\utils\site\sitecustomize.py”，第 101 行，在 execfile 中
exec(编译(f.read(),文件名,'exec'),命名空间)
文件“C:/ProgramData/Anaconda3/lib/site-packages/scipy/_lib/_numpy_compat.py”，第 9 行，位于 中
从 numpy.testing.nosetester 导入 import_nose
ModuleNotFoundError：没有名为“numpy.testing.nosetester”的模块
发生这种情况是由于版本之间的不兼容numpy and scipy. numpy在其最新版本中已弃用numpy.testing.nosetester.
复制问题
pip install numpy==1.18 # > 1.18
pip install scipy<=0.19.0 # <= 0.19
and
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier as DTC
触发错误。
修复错误
升级你的scipy到更高版本。
pip install numpy==1.18
pip install scipy==1.1.0
pip install scikit-learn==0.21.3
但不限于此。通过将上述库升级到最新的稳定版本，您应该能够消除此错误。
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