No module named ‘sklearn.cross_validation‘

最新推荐文章于 2025-12-02 15:22:55 发布
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#sklearn #python #机器学习

该博客介绍了如何使用scikit-learn库中的train_test_split函数来分割数据集，为机器学习模型的训练和验证阶段准备数据。内容涵盖了数据划分的比例、随机种子设置以及如何处理类别不平衡等问题。 
#改成
from sklearn.model_selection import train_test_split

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AAAnulll
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No module named 'sklearn.cross_validation'
Guo_ping'blog
03-20 1561
在使用KFold交叉验证的时候，报这个错，我原来以为是因为这个模块没有安装成功，最后发现就没这个模块… 提示没有KFold是因为原来的这个包 cross_validation’太旧了，以及被淘汰了。 但如果你的还支持这个包 from sklearn.cross_validation import KFold 记得它需要3个参数：数组长度、分割数和洗牌。 ength of array, n...
【python】解决报错：没有sklearn.cross_validation模块，sklearn.model_selection模块的
yipala的博客
01-12 1748
问题 Python脚本报错 ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn.cross_validation 解决方案： 将其修改为，sklearn.model_selection
【Python】已解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn.cross_validation
屿小夏.的知识博客
07-11 1118
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。在上述代码中，尝试从sklearn.cross_validation导入train_test_split函数会导致错误，因为在最新版本的scikit-learn中，cross_validation模块已不存在。
解决No module named ‘sklearn.cross_validation‘
weixin_44843629的博客
03-10 1万+
当报错为No module named 'sklearn.cross_validation’是因为库版本更新了，名字换了，这个时候只需要改一下库程序的代码就ok了。 首先，最根溯源 我们可以看到，出错的程序是mlp.py。anaconda给了我们出错的路径，一般情况下是在c盘user文件夹里找到anaconda3，再一步一步找到mlp.py 进入mlp.py，我们找到import sklearn.cross_validation改为：import sklearn.model_selection就可以啦
解决ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn.cross_validation‘
牛肉胡辣汤
11-01 3110
在本文中，我们解决了在导入​​模块时遇到​​错误的问题。我们了解到这是因为在较新版本的scikit-learn中，​​模块已被废弃，取而代之的是​​模块。我们通过修改代码，将​​替换为​​，解决了这个错误。同时，我们还考虑了版本兼容性，为不同版本的scikit-learn提供了适配方案。希望本文能帮助你解决​​错误，使你能继续顺利进行机器学习项目开发！# 导入糖尿病预测数据集# 分割特征和标签# 将数据集分为训练集和测试集# 创建逻辑回归模型# 在训练集上训练模型# 在测试集上进行预测。
ModuleNotFoundError: No module named sklearn.cross_validation
qq_14841121的博客
06-21 928
Windows 10, python3.6版本，在执行from sklearn.cross_validation import cross_val_score时报错误信息：ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn.cross_validation’，具体如下： ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) in () 8 from sklearn.de
【Python报错】已解决ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn.cross_validation
qq_38614074的博客
03-21 1597
当运行机器学习sklearn库中的出现：**ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn.cross_validation’**的错误；
ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn.cross_validation‘
pxyp123的博客
04-27 2772
目录 问题描述 问题原理 问题解决 问题描述 ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.cross_validation' 我的代码 # Split data into training and testing sets from sklearn.metrics import accuracy_score, fbeta_score, roc_curve, auc, roc_auc_score from sklearn.cross_vali
No module named ‘sklearn.cross_validation‘解决方法
weixin_52147110的博客
09-23 3881
报错解决方法记录
解决 ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn.cross_validation‘
tovarishi的博客
03-07 1381
ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.cross_validation' 当执行下列代码报错时： from sklearn.cross_validation import train_test_split 原因是cross_validation这个包已不再使用，划分到了model_selection这个包中。 使用下列代码即可解决。 from sklearn.model_selection import train_test_split ...
sklearn模块导入ModuleNotFoundError: No module named sklearn.cross_validation错误解决方案
bigcindy的博客
06-09 1701
在运行sklearn老版本代码时，如： from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.cross_validation importKFold, cross_val_score 运行如上代码时会报错： 造成上述报错的原因是新版本中相应的模块发生了变化，解决方法是：将cross_validation改成model_selection。 ...
已解决（机器学习分割数据问题） ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn.cross_validation‘
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努力让自己发光，对的人才能迎着光而来
06-28 1万+
成功解决（机器学习分割数据问题）：ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn.cross_validation‘
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ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn.cross_validation’
01-20
导入 sklearn.cross_validation 会报错，这是版本更新之后，命名改变的缘故。现在应该使用 sklearn.model_selection from sklearn.model_selection import train_test_split 就可以成功 # 1. Importing the ...
墨尘的琐碎知识记录：报错 No module named ‘sklearn.learning_curve‘ 问题
我是尘客哥
09-26 914
报错信息： ImportError: cannot import name 'cross_validation' ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.learning_curve' ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.grid_search' 主要原因是sklearn版本更新后，包函数变更位置导致 在0.18以上的sklearn版本中，按照如下导入： 代码如下： from sklearn.c
sklearn学习（3）数据降维
weixin_69067946的博客
11-29 198
本文介绍了机器学习中的特征选择和特征提取方法。特征选择方法包括：1）移除低方差法，通过VarianceThreshold过滤方差小的特征；2）单变量统计法，使用SelectKBest基于统计检验选择最佳特征；3）基于模型的选择，如Lasso正则化选择重要特征。特征提取部分重点讲解了PCA（主成分分析）和LDA（线性判别分析）两种降维技术：PCA是无监督方法，追求最大化方差；LDA是有监督方法，需使用标签信息，追求最大化类间距离和最小化类内距离。
sklearn学习（4）K近邻（KNN）
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本文介绍了K近邻(KNN)算法的基本原理及其在分类任务中的应用。KNN通过计算新样本与k个最近邻样本的距离进行分类，通常需要先对数据进行标准化处理。文章演示了使用scikit-learn实现KNN分类的完整流程，包括数据加载、标准化、训练测试集划分、模型训练和评估。关键参数包括邻居数量n_neighbors、权重weights和距离度量metric等。最后通过准确率和分类报告评估模型性能，在Iris数据集上实现了较好的分类效果。KNN算法简单直观，无需显式训练过程，适合作为机器学习入门方法。
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sklearn的线性回归在LinearRegression类，而逻辑回归在LogisticRegression类。逻辑回归加载数据并标准化划分数据集和测试集。线性回归生成数据并划分数据集和测试集。
Python Pandas多列合并成一长列(扁平化)
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本文介绍了Pandas中三种数据扁平化方法：melt()按变量名和值两列重组数据，concat()垂直拼接多列，stack()将多列转为单列。测试数据显示melt()保留原列名信息，concat()和stack()仅保留数值。三种方法各有特点，适用于不同的数据扁平化需求。
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ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.cross_validation'
11-04
ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.cross_validation'是一个Python错误，它表示你的代码中引用了一个名为'sklearn.cross_validation'的模块，但是Python无法找到该模块。这通常是由于你的Python环境中缺少所需的库或模块而导致的。在这种情况下，缺少的模块是'sklearn.cross_validation'。 解决这个问题的方法是安装缺少的模块。在这种情况下，你需要安装scikit-learn库。你可以使用以下命令在命令行中安装scikit-learn库： ``` pip install -U scikit-learn ``` 如果你已经安装了scikit-learn库，但仍然遇到此错误，请确保你的代码中正确地引用了该模块。在这种情况下，正确的引用应该是： ``` from sklearn.model_selection import train_test_split ```
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