Anaconda环境from imblearn.over_sampling import SMOTE报错cannot import name '_MissingValues' from 'sklearn.utils._param_validation'

根据您提供的引用内容，您在使用Anaconda环境中导入imblearn.over_sampling模块的时候遇到了一个错误。错误信息是"ImportError: cannot import name '_MissingValues' from 'sklearn.utils._param_validation'"。这个错误通常是由于sklearn库的版本问题引起的。

解决这个问题的方法是更新scikit-learn库的版本。您可以使用以下命令来更新scikit-learn库：

pip install --upgrade scikit-learn

更新完成后，再次尝试导入imblearn.over_sampling模块，应该就不会再出现"_MissingValues"的错误了。

相关问题

from imblearn.over_sampling import SMOTE报错cannot import name '_MissingValues' from 'sklearn.utils._param_validation'

这个错误是由于sklearn库中的一个模块无法导入所致。具体来说，错误信息中提到的"_MissingValues"是sklearn.utils._param_validation模块中的一个名称，但是在该模块中找不到该名称。这可能是由于版本不兼容或安装问题导致的。

解决这个问题的方法是更新或重新安装sklearn库。你可以尝试以下几种方法：

1. 更新sklearn库：使用以下命令更新sklearn库：

pip install -U scikit-learn

2. 重新安装sklearn库：使用以下命令重新安装sklearn库：

pip uninstall scikit-learn
pip install scikit-learn

3. 检查版本兼容性：确保你正在使用的sklearn库版本与imblearn库兼容。你可以查看imblearn库的文档或官方网站以获取与你当前sklearn版本兼容的imblearn版本。

请注意，如果你使用的是Anaconda环境，你可能需要使用conda命令而不是pip命令来更新或重新安装库。

nput In [18], in <cell line: 6>() 3 X, y = make_classification(n_classes=2, class_sep=2, weights=[0.1, 0.9], n_informative=3, n_redundant=1, flip_y=0, n_features=20, n_clusters_per_class=1, n_samples=10000, random_state=10) 4 print('Original dataset shape %s' % Counter(y)) ----> 6 from imblearn.over_sampling import SMOTE 7 smote = SMOTE(random_state=42) 8 X_res, y_res = smote.fit_resample(X, y) ModuleNotFoundError: No module named 'imblearn'

这个错误显示你的代码中缺少名为 "imblearn" 的模块。这个模块是一个用于不平衡数据处理的Python库，可能需要先安装这个库才能运行代码。

你可以尝试在命令行中运行以下命令来安装它：

pip install imbalanced-learn

如果你使用的是Anaconda，也可以尝试以下命令：

conda install -c conda-forge imbalanced-learn

安装完成后，你需要在代码中导入这个库：

from imblearn.over_sampling import SMOTE

这样就可以使用其中的SMOTE方法进行过采样了。