然而,有时在尝试导入sklearn.cross_validation模块进行数据分割时,会遇到“ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn.cross_validation’”的错误。这个错误通常发生在尝试使用旧版本的scikit-learnAPI时。 二、可能出错的原因 这个错误的主要原因是,在较新版本的scikit-learn库中,cross_validation模块已经被弃用,...
针对你遇到的“no module named 'sklearn.cross_validation'”错误,这里有几个可能的解决方案: 确认scikit-learn库是否已安装: 首先,请确保你的Python环境中已经安装了scikit-learn库。你可以通过运行以下命令来检查: bash pip show scikit-learn 如果命令没有返回任何信息,说明scikit-learn库尚未安装。 安装scikit-...
这个错误通常意味着Python无法找到名为 sklearn.cross_validation 的模块。这可能是因为以下几个原因: 版本问题:sklearn.cross_validation 在早期的sklearn版本中是一个常用的模块。但在后续的版本中,这个模块被重命名为 sklearn.model_selection。如果你在使用一个较新版本的sklearn但仍然尝试从 sklearn.cross_validat...
通过以上示例代码,我们可以看到如何在实际应用场景中使用替代模块model_selection,解决ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn.cross_validation‘错误,并实现糖尿病预测模型的训练与预测。 在Scikit-learn中,确实没有sklearn.cross_validation模块。cross...
问题原理 因为当版本升级后,函数的用法或者属性有所改变。 新版本的sklearn没有这个模块,所以需要用另一个模块代替。 问题解决 将代码 fromsklearn.cross_validationimporttrain_test_split 改为 fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split 引用:
解决No module named 'sklearn.cross_validation'问题 当出现如下情况时: 注意:sklearn中已经废弃cross_validation,将其中的内容整合到model_selection中 解决办法:将sklearn.cross_validation 替换为 sklearn.model_selection即可,亲测有效
解决No module named 'sklearn.cross_validation'问题,当出现如下情况时:注意:sklearn中已经废弃cross_validation,将其中的内容整合到model_selection中解决办法:将sklearn.cross_validation替换为sklearn.model_selection即可,亲测有效
1. 2. ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.cross_validation' 1. 此时可以考虑使用以下方法导入库: from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import train_test_split 1. 2. 此时就不会报错了。
ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.cross_validation' 解决思路 未找到模块错误:没有名为'sklearn.cross_validation'的模块, 可知,为sklearn版本升级导致的,因为当版本升级后,函数的用法或者属性有所改变。 可以先查看一下版本,如图所示,可知版本较新!
No module named 'sklearn.cross_validation' 原因: 这个cross_validatio这个包早就不在使用了(以前老版本使用),划分到了model_selection这个包中。 改成: fromsklearn.model_selectionimportKFold 说明: 注意KFold(len(train_kobe), n_splits=10, shuffle=True),老版本为:KFold(len(train_kobe), n_folds...