sklearn.cross_valiation 是什么意思

sklearn.cross_validation是scikit-learn（sklearn）中的一个模块，它提供了函数来帮助评估模型的性能和进行交叉验证。交叉验证是一种在样本数据集上评估模型性能的技术，它将数据集分成训练集和测试集，然后使用训练集训练模型，使用测试集评估模型性能。通过交叉验证，可以有效地评估模型的性能并防止过度拟合。sklearn.cross_validation提供了几种交叉验证的方法，例如K折交叉验证，留一交叉验证等。它还提供了一些函数来帮助划分数据集，例如train_test_split函数。

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ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.cross_validation'是什么

ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.cross_validation'是一个Python错误，它表示您的代码中尝试导入名为'sklearn.cross_validation'的模块，但是Python无法找到该模块。这通常是因为您没有安装所需的模块或库，或者您的导入语句中有拼写错误。

解决此错误的方法是确保您已正确安装了所需的模块或库，并且在导入语句中使用正确的模块名称。在这种情况下，您可能需要使用'sklearn.model_selection'代替'sklearn.cross_validation'，因为'sklearn.cross_validation'已经被弃用并在新版本的scikit-learn中被移除了。

以下是一个示例代码，演示如何使用'sklearn.model_selection'导入train_test_split函数：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 在这里使用train_test_split函数

from sklearn.cross_validation import train_test_split

在进行cross-validation时，如果导入"from sklearn.cross_validation import train_test_split"，会出现一个DeprecationWarning（弃用警告）。在sklearn的0.18版本中，cross_validation模块已经被弃用，现在应该使用model_selection模块代替。因此，你可以将导入语句修改为"from sklearn.model_selection import train_test_split"。这样，你就可以成功导入train_test_split函数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [from sklearn.cross_validation import train_test_split](https://blog.csdn.net/c_j_k/article/details/78820851)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn.cross_validation’](https://download.csdn.net/download/weixin_38685882/14853742)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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