sklearn.cross_validation
时间: 2023-04-29 19:04:43 浏览: 59
sklearn.cross_validation 是 scikit-learn 库中用于交叉验证的模块。它提供了许多不同类型的交叉验证方法,如 K 折交叉验证、留出法交叉验证等,可以用来评估模型的性能并选择最优模型。
相关问题
sklearn.cross_validation安装
sklearn.cross_validation 已经不再被支持,建议使用 model_selection 模块中的 train_test_split 和 KFold 等函数来进行交叉验证。
安装方式:使用 pip 安装 scikit-learn 即可。
在命令行输入:
```
pip install -U scikit-learn
```
也可以使用 conda 安装
```
conda install scikit-learn
```
如果你已经安装了 scikit-learn ,可以使用下面的命令来更新它
```
pip install --upgrade scikit-learn
```
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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