from sklearn.cross_valiation import train_test_split

时间: 2023-10-19 08:30:44 浏览: 71
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使用sklearn的cross_val_score进行交叉验证实例

在sklearn库中，`train_test_split`函数用于将数据集划分为训练集和测试集。然而，从sklearn 0.22版本开始，`cross_valiation`模块已经被废弃，取而代之的是`model_selection`模块。 所以，正确的导入语句应该是: ```python from sklearn.model_selection import train_test_split ``` 这样你就可以使用`train_test_split`函数来进行数据集的划分了。
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ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn.cross_validation’

from sklearn.model_selection import train_test_split 就可以成功 # 1. Importing the libraries import numpy as np import pandas as pd # 2. Importing dataset dataset = pd.read_csv('Data.csv') # read csv...

from sklearn.model_selection import train_test_split与from sklearn.cross_validation import train_test_split 有什么不同

from sklearn.model_selection import train_test_split和from sklearn.cross_validation import train_test_split两者之间的不同在于模块的导入方式。 from sklearn.model_selection import train_test_split...

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...

在Python中想运行from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.decomposition import PCA import pandas as pd from sklearn import svm import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from matplotlib import colors from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn.svm import SVC from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit,StratifiedKFold from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.model_selection import GridSearchCV, LeaveOneOut, cross_val_predict from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn import svm from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.metrics import roc_auc_score import math import datetime import multiprocessing as mp from sklearn.ensemble import StackingClassifier from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.svm import LinearSVC import random怎么操作

from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.decomposition import PCA import pandas as pd from sklearn import svm import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt ...

运行下面代码需要安装哪些包from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.decomposition import PCA import pandas as pd from sklearn import svm import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from matplotlib import colors from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn.svm import SVC from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit,StratifiedKFold from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.model_selection import GridSearchCV, LeaveOneOut, cross_val_predict from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn import svm from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.metrics import roc_auc_score import math import datetime import multiprocessing as mp from sklearn.ensemble import StackingClassifier from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.svm import LinearSVC import random

运行上述代码需要安装以下Python包： - scikit-learn：提供了机器学习算法和工具，包括模型选择、特征提取、预处理等。可以使用pip install scikit-learn进行安装。 - pandas：提供了高性能、易于使用的数据结构...

优化这段代码# import modules 导入模块 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.decomposition import PCA import pandas as pd from sklearn import svm import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from matplotlib import colors from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn.svm import SVC from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit,StratifiedKFold from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.model_selection import GridSearchCV, LeaveOneOut, cross_val_predict from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn import svm from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.metrics import roc_auc_score import math import datetime import multiprocessing as mp from sklearn.ensemble import StackingClassifier from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.svm import LinearSVC import random

from sklearn.model_selection import train_test_split, StratifiedShuffleSplit, StratifiedKFold, GridSearchCV, LeaveOneOut, cross_val_predict, KFold from sklearn.decomposition import PCA from sklearn....

from sklearn.cross_validation import train_test_split报错

from sklearn.model_selection import train_test_split 如果您遇到了ModuleNotFoundError错误，请确保您已经正确安装了scikit-learn模块，并且使用的是最新版本。您可以使用以下命令来安装或更新scikit-...

pychorm 中from sklearn.cross_validation import train_test_split报错

from sklearn.model_selection import train_test_split 如果您的Scikit-learn版本较老，可以考虑升级到最新版本。可以使用以下命令在终端中升级Scikit-learn： python pip install -U scikit-learn

from sklearn.model_selection import train_test_split,cross_val_score from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier,DecisionTreeRegressor from sklearn.metrics import classification_report # 绘制图形 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 引入回归模型 from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, DecisionTreeRegressor from sklearn.metrics import classification_report import ...

from sklearn.model_selection import train_test_split

从sklearn库中导入train_test_split函数的作用是将数据集划分为训练集和测试集。通过调用该函数，可以将特征数据集X和目标数据集y按照指定的比例进行划分，并返回划分后的四个数据集：训练集特征数据集X_train、测试...

解释这段代码from sklearn.model_selection import train_test_split,cross_val_score

这段代码导入了 scikit-learn 库中的两个模块：train_test_split 和 cross_val_score。 train_test_split 模块用于将数据集划分为训练集和测试集。它可以接受多个参数，包括输入数据、目标变量、划分比例、...

from sklearn.model_selection import cross_val_score, train_test_split from sklearn import linear_model #一般线性回归 reg = linear_model.LinearRegression() reg.fit(X_train, y_train)

首先，你从sklearn库中导入了cross_val_score和train_test_split函数以及linear_model模块。 接下来，你创建了一个LinearRegression对象reg，并使用fit方法将训练数据X_train和目标变量y_train拟合到这个模型中。 ...

line 15, in <module> from sklearn.cross_validation import train_test_split ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.cross_validation'

这个错误提示是因为你的Python环境中没有安装sklearn库或者你的sklearn库版本过低，其中cross_validation模块已经弃用，应改...from sklearn.model_selection import train_test_split 然后再次运行你的代码即可。

import numpy as np import pandas as pd # 标签编码 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder # 随机森林回归模型 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # 交叉验证 from sklearn.model_selection import cross_val_score data = pd.read_excel('./data/汽车数据集/car.xlsx') le = LabelEncoder() for i in data.columns: data[i] = le.fit_transform(data[i]) from sklearn.model_selection import train_test_split train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data.iloc[:, :-1], data.iloc[:, -1], random_state=7) model = RandomForestRegressor(max_depth=6, n_estimators=200, random_state=7) model.fit(train_x, train_y) cvs = cross_val_score(model, train_x, train_y, cv=5, scoring='f1_weighted') print('f1得分: ', cvs.mean())

然后，使用train_test_split将数据集分成了训练集和测试集。接着，使用随机森林回归模型对训练集进行了训练，并使用交叉验证对模型进行了评估。最后，使用f1_weighted作为评估指标，计算了模型的平均f1得分，并输出...

from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import cross_val_score iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=20) print(cross_val_score(knn, X, y, cv=10, scoring='accuracy').mean()) # 0.9800000000000001 logreg = LogisticRegression() print(cross_val_score(logreg, X, y, cv=10, scoring='accuracy').mean()) # 0.9733333333333334

这段代码使用了sklearn库中的load_iris()函数加载了鸢尾花数据集，将数据集分为特征数据X和目标数据y。接着，使用KNeighborsClassifier和LogisticRegression两种不同的分类器进行交叉验证，并输出了准确率的平均值。...

ImportError Traceback (most recent call last) <ipython-input-3-b25a42d5a266> in <module>() 8 from sklearn.preprocessing import StandardScaler,PowerTransformer 9 from sklearn.linear_model import LinearRegression,LassoCV,LogisticRegression ---> 10 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier,RandomForestRegressor 11 from sklearn.model_selection import KFold,train_test_split,StratifiedKFold,GridSearchCV,cross_val_score 12 from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score,accuracy_score, precision_score,recall_score, roc_auc_score ~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\ensemble\__init__.py in <module>() 3 classification, regression and anomaly detection. 4 """ ----> 5 from ._base import BaseEnsemble 6 from ._forest import RandomForestClassifier 7 from ._forest import RandomForestRegressor ~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\ensemble\_base.py in <module>() 16 from ..base import BaseEstimator 17 from ..base import MetaEstimatorMixin ---> 18 from ..tree import DecisionTreeRegressor, ExtraTreeRegressor 19 from ..utils import Bunch, _print_elapsed_time 20 from ..utils import check_random_state ~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\tree\__init__.py in <module>() 4 """ 5 ----> 6 from ._classes import BaseDecisionTree 7 from ._classes import DecisionTreeClassifier 8 from ._classes import DecisionTreeRegressor ~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\tree\_classes.py in <module>() 39 from ..utils.validation import check_is_fitted 40 ---> 41 from ._criterion import Criterion 42 from ._splitter import Splitter 43 from ._tree import DepthFirstTreeBuilder sklearn\tree\_criterion.pyx in init sklearn.tree._criterion() ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。 怎么改

您好！根据您提供的错误信息，看起来是缺少了某个模块导致的错误。有两种可能的解决方案： 1. 检查是否安装了所需的模块。在这种情况下，您需要确保已经正确安装了 scikit-learn 库。您可以使用以下命令来安装最新...

from sklearn.model_selection import train_test_split ^ SyntaxError: invalid syntax

在 Python 2.x 中，没有from sklearn.model_selection import train_test_split这样的模块，需要使用from sklearn.cross_validation import train_test_split。如果你正在使用 Python 3.x，请确保你的代码没有不...

详细分析代码“from sklearn.cross_validation import StratifiedKFold from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score #from sklearn.model_selection import train_test_split x,y=zip(*sentences) from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer vec = CountVectorizer( analyzer='word', # tokenise by character ngrams ngram_range=(1,4), # use ngrams of size 1 and 2 max_features=20000, # keep the most common 1000 ngrams ) vec.fit(x) def stratifiedkfold_cv(x,y,clf_class,shuffle=True,n_folds=5,**kwargs): stratifiedk_fold = StratifiedKFold(y, n_folds=n_folds, shuffle=shuffle) y_pred = y[:] for train_index, test_index in stratifiedk_fold: X_train, X_test = x[train_index], x[test_index] y_train = y[train_index] clf = clf_class(**kwargs) clf.fit(X_train,y_train) y_pred[test_index] = clf.predict(X_test) return y_pred NB = MultinomialNB print(precision_score(y ,stratifiedkfold_cv(vec.transform(x) ,np.array(y),NB) , average='macro'))”并添加注释，每段代码的作用，参数代表什么

from sklearn.cross_validation import StratifiedKFold from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score # 从sentences中分离出x和y x, y = zip(*...

给出这段用于电影评论分类代码的详细思路“from sklearn.cross_validation import StratifiedKFold from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score #from sklearn.model_selection import train_test_split x,y=zip(*sentences) from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer vec = CountVectorizer( analyzer='word', # tokenise by character ngrams ngram_range=(1,4), # use ngrams of size 1 and 2 max_features=20000, # keep the most common 1000 ngrams ) vec.fit(x) def stratifiedkfold_cv(x,y,clf_class,shuffle=True,n_folds=5,**kwargs): stratifiedk_fold = StratifiedKFold(y, n_folds=n_folds, shuffle=shuffle) y_pred = y[:] for train_index, test_index in stratifiedk_fold: X_train, X_test = x[train_index], x[test_index] y_train = y[train_index] clf = clf_class(**kwargs) clf.fit(X_train,y_train) y_pred[test_index] = clf.predict(X_test) return y_pred NB = MultinomialNB print(precision_score(y ,stratifiedkfold_cv(vec.transform(x) ,np.array(y),NB) , average='macro'))”分析每一部分代码的作用，给出整体思路框架

这段代码是用于电影评论分类的，主要使用了sklearn库中的StratifiedKFold、MultinomialNB和CountVectorizer等模块。具体思路如下： 1. 从sklearn中导入需要的模块，包括StratifiedKFold、MultinomialNB和...

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