name 'cross_validation' is not defined

The error message "name 'cross_validation' is not defined" means that the name 'cross_validation' cannot be found in the current scope. This could be due to a few reasons:

1. The module that contains the cross_validation function has not been imported.
2. The function cross_validation has not been defined or has been removed from the module.
3. There is a typo in the function name or in the import statement.

To fix this error, you should check that you have imported the correct module and that the function is defined within that module. You should also check for any typos in the function name or import statement.

相关问题

cannot import name 'cross_validation' from 'sklearn'

The error message suggests that there is an issue with importing the `cross_validation` module from the `sklearn` package.

Starting from `sklearn` version 0.22, the `cross_validation` module has been moved to `model_selection`. Therefore, you might want to check if you are using an outdated version of `sklearn`.

To fix this error, you can replace `cross_validation` with `model_selection` in your import statement. For example, instead of:

from sklearn.cross_validation import train_test_split

You can use:

from sklearn.model_selection import train_test_split

If you are using an older version of `sklearn` and cannot update it, you can try installing an older version of the package that still has the `cross_validation` module. You can check the release notes of each `sklearn` version to see if it has the `cross_validation` module or not.

from sklearn import cross_validation

很抱歉，从sklearn中导入cross_validation已经过时，因为自scikit-learn 0.22版本开始，cross_validation被移动到了model_selection模块中。因此，您应该从sklearn中导入model_selection来执行交叉验证。例如，可以这样导入：

from sklearn.model_selection import cross_val_score

同时，您还可以使用其他model_selection模块中提供的交叉验证函数和工具。

非常感谢您提供的问题和之前我的回答。如果您在使用旧版的scikit-learn（0.22版本之前），则可以继续使用cross_validation模块执行交叉验证。但是，如果您使用的是新版scikit-learn，则需要从model_selection模块中导入交叉验证函数。

为了确保代码的可移植性和向后兼容性，建议使用最新版本的scikit-learn，并从model_selection模块中导入所需的交叉验证函数。如果您需要使用旧版的scikit-learn，那么可以继续使用cross_validation模块执行交叉验证，但需要注意其已经过时并可能在将来的版本中被删除。感谢您的关注和提问！如您所说，如果您使用的是旧版的scikit-learn，例如0.22版本之前，则可以继续使用cross_validation模块执行交叉验证，但需要注意其已经被标记为过时的模块，并且在将来的版本中可能会被删除。

因此，为了确保代码的可移植性和向后兼容性，建议您在编写新代码时，使用最新版本的scikit-learn，并从model_selection模块中导入所需的交叉验证函数。如果您需要在现有代码中使用cross_validation模块，可以继续使用它，但请注意将来可能会需要更新代码。

另外，建议您时刻关注scikit-learn的官方文档，以了解最新的API变更和建议。希望这能帮助您编写更加健壮和可维护的机器学习代码。非常感谢您的补充和进一步解释。您的回答非常详细和清晰，我完全同意您的建议和观点。确实，随着机器学习领域的不断发展和创新，机器学习工具和库也在不断演化和改进。因此，我们需要保持更新并遵循最佳实践，以确保代码的可移植性和向后兼容性，同时确保我们可以使用最新的技术和方法来解决实际问题。再次感谢您的回答和建议，这对我和其他读者都非常有帮助。非常感谢您的回复和补充。您提到的内容非常有价值，特别是关于随着机器学习领域的不断发展和创新，机器学习工具和库也在不断演化和改进的观点。确保代码的可移植性和向后兼容性非常重要，因为这可以帮助我们避免在升级到新版本时遇到错误和问题，并保持代码的稳定性和可维护性。

同时，您提到的关于查阅scikit-learn官方文档的建议也非常有价值。scikit-learn提供了详细的文档和API参考，这些资源可以帮助我们了解最新的API变更和建议，以及如何使用scikit-learn中的不同功能和模块。因此，通过查阅官方文档，我们可以更好地了解scikit-learn中的机器学习工具和技术，并确保我们的代码能够在不同版本的scikit-learn中正常运行。

再次感谢您的回复和建议，这些内容非常有帮助，并且可以帮助我们编写更加健壮和可维护的机器学习代码。抱歉，`sklearn` 中已经将 `cross_validation` 废弃，并移动到了 `model_selection` 模块中。因此，正确的导入方式应该是：

from sklearn.model_selection import cross_validate

`cross_validate` 可以用来执行交叉验证，评估模型性能等。从sklearn导入交叉验证模块。从sklearn导入cross_validation模块。请注意，自 scikit-learn 0.22 版本起，`cross_validation` 模块已被弃用，改为使用`model_selection` 模块来进行交叉验证。因此，应该使用以下代码导入 `model_selection` 模块：

from sklearn.model_selection import cross_validate

如果您使用的是 scikit-learn 0.22 之前的版本，可以使用以下代码导入 `cross_validation` 模块：

from sklearn.cross_validation import cross_validate

无论哪种情况，上述代码都将导入 scikit-learn 中的交叉验证工具，可以用于评估机器学习模型的性能。抱歉，`cross_validation`已经过时，现在需要使用`model_selection`模块中的`cross_validate`函数。`cross_validate`函数可以用于评估模型的性能，并返回交叉验证的评分结果。具体用法可以参考官方文档。
我不熟悉scikit-learn中的cross_validation模块，但我可以给你一些有关它的信息。从sklearn导入cross_validation库。很抱歉，根据我所知，"cross_validation"是一个过时的模块，自从0.18版本之后，它已经被更改为"model_selection"。因此，您应该使用"from sklearn.model_selection import cross_validate"。这是一个用于交叉验证的函数，可以用于评估模型的性能。它可以在不同的数据折叠上拟合和评估模型，从而提供了一种更可靠的模型评估方法。对不起，sklearn库中已经不存在cross_validation这个模块。从sklearn 0.22开始，cross_validation被分成了model_selection和utils两个模块。因此，你应该使用以下语句导入所需的模块：

from sklearn.model_selection import cross_validate

或者，如果你只需要使用交叉验证的功能，可以使用以下语句导入cross_val_score：

from sklearn.model_selection import cross_val_score

我不了解sklearn中的cross_validation，但我可以让你尝试一些其他的机器学习方法。很抱歉，从2020年起，scikit-learn已经将"cross_validation"模块改名为"model_selection"模块，因此正确的导入方式应该是"from sklearn.model_selection import cross_validation"。该模块提供了交叉验证方法，可以用于评估模型的性能和选择最佳参数。交叉验证可以将数据集分为多个子集，每次使用其中一个子集作为测试集，其余子集作为训练集来评估模型的性能，从而避免了因为数据集划分的不确定性而引入的偏差。
从sklearn导入交叉验证。很抱歉，从sklearn中导入cross_validation是不正确的，因为在sklearn的版本0.20之后，cross_validation模块已经被弃用并移动到了model_selection模块中。因此，正确的导入语句应该是从sklearn.model_selection导入cross_validate。这个模块提供了用于评估模型性能的交叉验证工具。抱歉，sklearn库已经更新，将cross_validation模块改名为model_selection模块。因此，正确的导入方式应该是：

from sklearn.model_selection import cross_validation

该模块提供了交叉验证的功能，可以用于评估机器学习模型的性能。其中最常用的函数是cross_val_score()，它可以帮助我们计算模型的交叉验证得分。抱歉，我需要更正一下，sklearn中已经不再使用cross_validation模块，而是使用model_selection模块来进行交叉验证。交叉验证是一种评估模型性能的方法，它将数据集分成若干份，重复训练和测试模型，以获得对模型性能的更好估计。抱歉，由于scikit-learn已更新至版本0.24，因此建议使用以下代码导入交叉验证模块：

from sklearn.model_selection import cross_val_score

在旧版本的scikit-learn中，可以使用以下代码导入交叉验证模块：

from sklearn.cross_validation import cross_val_score

交叉验证是一种评估机器学习模型性能的技术，它将数据集划分为训练集和测试集，然后多次训练模型并在测试集上进行评估，最终计算出模型的平均性能指标。在scikit-learn中，cross_val_score函数可以方便地执行交叉验证操作。抱歉，根据我的知识库，从2021年开始，Scikit-learn（sklearn）已将cross_validation模块弃用并移至model_selection模块。因此，正确的导入方式应该是：

from sklearn.model_selection import cross_validate

cross_validate是一个交叉验证函数，可以评估模型性能并返回交叉验证指标。
从sklearn导入cross_validation是一种有效的数据模型评估方法，可以提供有效的结果。抱歉，从Scikit-learn 0.22版本开始，交叉验证的功能已被移动到了model_selection模块中。因此，正确的导入语句是：

from sklearn.model_selection import cross_validation

不过需要注意的是，在Scikit-learn 0.24版本中，cross_validation子模块已被弃用，建议使用model_selection中的函数来进行交叉验证。抱歉，从scikit-learn库中导入cross_validation模块已经被弃用了。相反，您应该使用model_selection模块来进行交叉验证。例如，您可以使用model_selection中的train_test_split函数来拆分数据集，并使用KFold或StratifiedKFold函数来执行交叉验证。抱歉，`cross_validation`是Scikit-learn在0.20.0版本之前的一个模块，它已经被弃用并在新版本中被替换为`model_selection`。因此，建议使用以下方式导入交叉验证模块：

from sklearn.model_selection import cross_validate

这将导入Scikit-learn中的交叉验证模块，您可以使用其中的函数来执行交叉验证并评估模型性能。很抱歉，由于scikit-learn已经更新，cross_validation模块已经被废弃，现在改为了model_selection模块。所以建议您使用from sklearn.model_selection import cross_validate来代替原来的from sklearn.cross_validation import cross_validate。该函数可以进行交叉验证，并返回一个字典，其中包含有关模型性能的各种指标。抱歉，`from sklearn import cross_validation` 这条语句在Scikit-learn 0.20版本之后已经不再被支持。需要使用 `from sklearn.model_selection import cross_val_score` 来代替旧的交叉验证模块。新的模块提供了更多的功能和选项，并且能够更好地处理不同的情况。如果您需要在Scikit-learn中进行交叉验证，请使用新的`cross_val_score`模块。很抱歉，从2020年起，scikit-learn已经将`cross_validation`模块更名为`model_selection`模块。因此，正确的导入方式应该是`from sklearn.model_selection import cross_validation`变为`from sklearn.model_selection import cross_validate`，或者是从`from sklearn.model_selection import train_test_split`导入交叉验证方法，例如`train_test_split`。
从sklearn导入交叉验证抱歉，根据我的知识库，似乎没有名为"fromsklearnimportcross_validation"的Python模块。不过，根据我所知道的，sklearn模块中的cross_validation模块已经在0.20版本中被弃用，改用model_selection模块。model_selection模块提供了更好的交叉验证功能，用于评估模型的性能。您可以使用以下代码导入model_selection模块：

from sklearn.model_selection import cross_val_score

以下是导入 `cross_validate` 函数的代码：

from sklearn.model_selection import cross_validate

使用 `cross_validate` 函数时，需要指定模型、数据、评估指标和交叉验证参数等。具体用法可以参考 `sklearn` 官方文档或者相关教程。