No module named 'sklearn.cross_validation'

时间: 2023-11-04 19:49:08 浏览: 64
这个错误通常表示您在使用sklearn的交叉验证模块时出现了问题。请确保您已正确安装sklearn并且版本正确。另外也可能是您的代码中使用了已经被弃用的函数,建议使用更新的函数。您可以尝试从sklearn.model_selection 导入 cross_val_score,这是替代cross_validation的模块。
相关问题

no module named 'sklearn.cross_validation

### 回答1: 这个错误提示是因为你的代码中使用了sklearn.cross_validation模块,但是你的环境中没有安装该模块。解决方法是安装scikit-learn库,可以使用以下命令进行安装: pip install -U scikit-learn 安装完成后,再次运行代码即可。 ### 回答2: 在Python中,模块是指为开发人员提供各种功能的可重用代码集合。在使用Python过程中,我们常常需要使用第三方库,如scikit-learn(sklearn)。 在使用scikit-learn时,我们需要导入许多模块,其中就包括sklearn.cross_validation。cross_validation模块提供了可以用于交叉训练的函数和对象。 然而,如果你在导入这个模块时出现了no module named 'sklearn.cross_validation'的错误,意味着你未能正确安装并导入scikit-learn库。即使scikit-learn已经被安装,但你可能只安装了一个过时或较旧的版本,所以这个模块在新版本的scikit-learn中已经不再支持。 为了解决这个问题,你需要检查你所使用的scikit-learn版本是否正确。你可以尝试卸载老版本的scikit-learn并重新安装最新版本的scikit-learn,或者更新你当前scikit-learn版本。你还可以使用pip或conda等包管理工具,以确保正确安装了scikit-learn库的所有依赖项。 此外,如果你确信正确安装了scikit-learn并且你的代码仍然出现了这个错误,那么你可以尝试使用sklearn.model_selection替换sklearn.cross_validation。这个模块提供了与cross_validation类似的交叉训练函数和对象,只是名称略有不同。 总之,no module named 'sklearn.cross_validation'这个错误可能是由于你使用了旧版本的scikit-learn或未能正确安装它的所有依赖项导致的。在这种情况下,你需要升级或更新你当前的scikit-learn版本,并确保在你的代码中正确导入修复后的模块。 ### 回答3: 出现"No module named 'sklearn.cross_validation'"的问题,是因为在Scikit-learn 0.20版本之后,cross_validation模块被废弃并迁移到了model_selection模块中。所以,我们需要更改我们的代码来引用新的模块。 一种解决方法是使用"from sklearn.model_selection import cross_val_score" 代替 "from sklearn.cross_validation import cross_val_score"代码。这个改变应该在代码上非常简单,并且不会出现其他问题。 此外,在实际开发中,我们建议始终使用最新版本的Scikit-learn库,以确保代码的顺利运行。建议使用anaconda、pip等软件管理工具进行库的安装和更新。也可以使用'pip install -U scikit-learn'命令来更新Scikit-learn库。 总之,出现"No module named 'sklearn.cross_validation'"错误时,我们应该首先查看代码中是否有引用的cross_validation模块, 如果有,请更改为model_selection模块。如果问题仍然存在,请升级Scikit-learn到最新版本。

no module named 'sklearn.cross_validation'

这个错误消息表示在代码中调用了名为 sklearn.cross_validation 的模块,但是你的系统上没有安装这个模块或者在你的程序中没有引用它。在sklearn version 0.20 or later version this module was removed. It is suggested use sklearn.model_selection import train_test_split instead
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