ImportError: Kein Modul mit dem Namen sklearn.cross_validation

Ich verwende Python 2.7 in Ubuntu 14.04. Ich habe scikit-learn, numpy und matplotlib mit folgenden Befehlen installiert:

sudo apt-get install build-essential python-dev python-numpy \
python-numpy-dev python-scipy libatlas-dev g++ python-matplotlib \
ipython

Aber wenn ich diese Pakete importiere:

from sklearn.cross_validation import train_test_split

Es gibt mir diesen Fehler zurück:

ImportError: No module named sklearn.cross_validation

Was ich tun muss?

Es muss sich auf die Umbenennung und Ablehnung des cross_validationUntermoduls beziehen model_selection. Versuchen Sie ersetzen cross_validationzumodel_selection

train_test_split befindet sich jetzt in model_selection. Schreib einfach:

from sklearn.model_selection import train_test_split

es sollte funktionieren

Ich denke, die Kreuzauswahl ist nicht mehr aktiv. Wir sollten stattdessen die Modellauswahl verwenden. Sie können es schreiben, um zu laufen,from sklearn.model_selection import train_test_split

Das ist es.

Stellen Sie sicher, dass Sie Anaconda installiert haben, und erstellen Sie dann eine virtuelle Umgebung mit conda . Dadurch wird sichergestellt, dass alle Importe funktionieren

Python 2.7.9 |Anaconda 2.2.0 (64-bit)| (default, Mar  9 2015, 16:20:48) 
[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-1)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
Anaconda is brought to you by Continuum Analytics.
Please check out: http://continuum.io/thanks and https://binstar.org
>>> from sklearn.cross_validation import train_test_split

sklearn.cross_validation wird jetzt in geändert sklearn.model_selection

Benutz einfach

from sklearn.model_selection import train_test_split

Ich denke das wird funktionieren.

sklearn.cross_validation

hat sich geändert zu

sklearn.model_selection

Überprüfen Sie die Dokumentation hier: https://scikit-learn.org/stable/modules/cross_validation.html

Möglicherweise liegt es an der Ablehnung von sklearn.cross_validation. Bitte ersetzen Sie sklearn.cross_validation durch sklearn.model_selection

Ref- https://github.com/amueller/scipy_2015_sklearn_tutorial/issues/60

Aufteilen des Datensatzes in Trainingssatz und Testsatz

from sklearn.model_selection import train_test_split

Vergangenheit: from sklearn.cross_validation (Dieses Paket ist in der Version 0.18 ab 0.20 veraltet und wird in geändert. from sklearn import model_selection)

Geschenk: from sklearn import model_selection

Beispiel 2:

Vergangenheit: from sklearn.cross_validation import cross_val_score(Version 0.18, die veraltet ist)

Geschenk : from sklearn.model_selection import cross_val_score

sklearn.cross_validation wird jetzt in geändert sklearn.model_selection

Nur ändern

sklearn.cross_validation

zu

sklearn.model_selection

Ändern Sie den Code wie folgt

# from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.model_selection import train_test_split

Wenn Sie Code haben, der verschiedene Versionen ausführen muss, können Sie Folgendes tun:

import sklearn
if sklearn.__version__ > '0.18':
    from sklearn.model_selection import train_test_split
else:
    from sklearn.cross_validation import train_test_split

Dies ist jedoch nicht ideal, da Sie Paketversionen als Zeichenfolgen vergleichen, was normalerweise funktioniert, aber nicht immer. Wenn Sie zur Installation bereit sind, packagingist dies ein viel besserer Ansatz:

from packaging.version import parse
import sklearn
if parse(sklearn.__version__) > parse('0.18'):
    from sklearn.model_selection import train_test_split
else:
    from sklearn.cross_validation import train_test_split

cross_validation war vor einiger Zeit veraltet. Versuchen Sie es mit model_selection auszuschalten

train_test_splitist Teil des Moduls sklearn.model_selection, daher müssen Sie das Modul möglicherweise aus importierenmodel_selection

Code:

from sklearn.model_selection import train_test_split

Entweder müssen wir scikit-learn auf die neueste kompatible Version herunterstufen. Dies kann nach Aktivierung der Conda-Umgebung erfolgen. Verwenden Sie die folgenden Befehle, um scikit-learn herunterzustufen:

pip uninstall scikit-learn
pip install scikit-learn==0.19.2

ODER

Wenn wir Scikit-Learn nicht herabstufen wollen. Dann wussten wir alle, dass der Name "cross_validation" in neueren Versionen von scikit-learn veraltet ist und in der neuen Anaconda-Version durch "model_selection" ersetzt wurde. Daher erhalten wir möglicherweise eine Warnung oder sogar einen Fehler.

Um dies zu vermeiden, müssen wir nur ersetzen:

from sklearn.cross_validation import train_test_split

zu

from sklearn.model_selection import train_test_split 

Hoffe, dies wird helfen, das Problem zu lösen.