注意报错信息:仔细阅读和理解Python抛出的错误信息,它们通常提供了关于问题根源的线索。 通过遵循上述注意事项,并结合正确的代码示例,你应该能够解决“ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn.cross_validation’”这一错误,并顺利地进行机器学习的数据分割工作。
一、问题 在学习机器学习分类算法 KNN 时,使用交叉验证时,调用了 cross_validation 函数,导入时报错。 查阅资料和官方文档后发现:sklearn在 0.02 版本后改变了 cross_validation 函数https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.cross_validate.html 二、解决方法 cross_val_score、cro...
在from sklearn import cross_validation时报错,提示错误原因:“cannot import name ‘cross_validation’ from ‘sklearn’”,后来百度才知道sklearn在0.18版本中,cross_validation被废弃了,原来在 cross_validation 里面的函数现在在 model_selection 里面,所以只要将cross_validation替换为model_selection就可以使用,数据...
报错ImportError: cannot import name 'cross_validation' 解决方法: 库路径变了 改为: from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import train_test_split 其他的一些方法比如cross_val_score都放在model_selection下了 引用时使用from sklearn.model_selection import cross_val_score...
现在的cross_validation函数在model_selection中,所以只需要将所有的cross_validation替换为model_selection就可以了。 2- 错误信息: AttributeError: _parse_flags 错误原因: tensorflow的版本更新 错误解决: 将FLAGS._parse_flags()替换为FLAGS.flag_values_dict() ...
在机器学习中,我们通常将原始数据按照比例分割为“测试集”和“训练集”,经常使用sklearn.cross_validation里的train_test_split模块用来分割数据。 但目前train_test_split已被cross_validation被废弃了 会报错: ModuleNotFoundError:No module named'sklearn.cross_validation' ...
from sklearn.cross_validation import train_test_split 导入报错:No module named 'sklearn.cross_validation'解决方案: from sklearn.model_selection import train_test_split©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者 0人点赞 大数据学徒 更多精彩内容,就在简书APP "#网络备忘录"赞赏支持还没有人赞赏,支...
该导入命令在使用时会发生报错,因为现在版本的sklearn库中已经没有了cross_validation文件夹,train_test_split等现在放在model_selection文件夹中的_split.py文件里。 导入命令应调整为: fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split 这样即可正常运行了。
linux配置docker报错:ImportError: No module named yum 2019-12-23 00:22 − 如题,安装docker后配置仓库报错: [root@centos ~]# yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo Traceback (most recent ca... 不想下火车的人 0 2383 Python 使用中出现错...