sklearn中cross_validation包无法使用

最新推荐文章于 2023-11-01 10:23:48 发布
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分类专栏： python 文章标签： sklearn cross_validation 机器学习 train_test_split python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_37054356/article/details/83627669
本文解决了一个常见问题：当尝试从sklearn.cross_validation导入train_test_split时遇到的模块不存在错误。文章提供了正确的导入方式，并链接到作者的个人主页以获取更多信息。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

情况描述：

想要从sklean.cross_validation中引入train_test_split，代码运行后出现一下问题
提示不存在sklean.cross_validation模块
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
解决方法：

博文已经迁移到个人主页https://guangmujun.cn/archives/136

【python】解决报错：没有sklearn.cross_validation模块，sklearn.model_selection模块的
yipala的博客
01-12 1722
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
No module named 'sklearn.cross_validation'
Guo_ping'blog
03-20 1531
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...
sklearn_cross_validation不同数据类型交叉验证迭代器
12-15
sklearn_cross_validation不同数据类型交叉验证迭代器
解决ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn.cross_validation‘
最新发布
牛肉胡辣汤
11-01 2973
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。
sklearn.cross_validation找不到
AI浩
09-24 3536
如图，找不到sklearn.cross_validation 这个模块弃用了，改为model_selection了。
sklearn中的cross_validation包无法使用
qq_43566675的博客
08-19 1508
今天我跟着视频教程做交叉验证，跟着老师的代码写，发现这样的错误 从sklearn.cross_validation中导入train_test_split 提示sklearn.cross_validation不存在 在网上搜索之后，找到解决办法如下： 将sklearn.cross_validation改成sklearn.model_selection from sklearn.model_selection import train_test_split ...
from sklearn.cross_validation import train_test_split 报错
qq_44218805的博客
07-30 443
问题描述：下面的代码在PyCharm编辑中标红。 from sklearn.cross_validation import train_test_split 解决方法： from sklearn.model_selection import train_test_split 参考文章：https://guangmujun.cn/archives/136
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 ...
Python sklearn.cross_validation.train_test_split及混淆矩阵实现
Missaya的博客
10-15 2705
sklearn.cross_validation.train_test_split随机划分训练集和测试集 一般形式： train_test_split是交叉验证中常用的函数，功能是从样本中随机的按比例选取train data和testdata，形式为： X_train,X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(trai...
已解决（机器学习分割数据问题） ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn.cross_validation‘
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‘
sklean.cross_validation模块找不到
勿忘初心,方得始终
07-29 7551
使用sklean.cross_validation模块中的train_test_split进行数据分割时，发现无法引用sklean.cross_validation模块： 解决方法是从sklearn.model_selection 模块导入train_test_split即可 from sklearn.model_selection import train_test_split 因为该模块在0...
引用skearn报错ImportError: cannot import name 'cross_validation'
ronaldo-liu的博客
12-05 8268
sklearn更新后执行下面的可能会报错 from sklearn.cross_validation import train_test_split 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 f...
报错处理：cannot import name 'cross_validation' from 'sklearn'
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石山下
11-26 2万+
在用from sklearn import cross_validation时，报错为cannot import name 'cross_validation' from 'sklearn'。 查询得知说是新版sklearn中cross_validation被废弃，可以测试了几个网上的解决办法，依然报错。 如是使用Everything查找cross_validation.py文件，我的电脑中其...
sklearn.cross_validation报错
weixin_42630613的博客
10-30 384
from sklearn.cross_validation import train_test_split sklearn更新后再执行会报错 改为： from sklearn.model_selection import train_test_split
No module named ‘sklearn.cross_validation‘解决方法
weixin_52147110的博客
09-23 3864
报错解决方法记录
sklearn学习记录三：cross-validation
nkwangjie的专栏
12-21 1万+
官方cross-validation 模型评估方式详细说明   模型评估（预测的质量）：存在三种方式来评估预测结果的质量 1、Estimator score method：每个估计模型都有自己的评价方式，可以直接使用 2、Scoring parameter：模型评价工具使用cross-validation(cross_validation.cross_val_score和grid_sea
python中 cannot import name ‘cross_validation‘ from ‘sklearn‘
尚未佩妥剑 转眼便江湖
10-29 3887
在练习泰坦尼克号生存预测的时候，在用from sklearn import cross_validation时，报错为cannot import name ‘cross_validation’ from ‘sklearn’。 查询得知说是新版sklearn中cross_validation被废弃，可以测试了几个网上的解决办法，依然报错。 解决方法： 如是使用Everything查找cross...
from sklearn import cross_validation 报错的解决方法
zy的博客
06-29 1735
from sklearn import cross_validation报错
cannot import name 'cross_validation' from 'sklearn'
python学习笔记一
09-23 2万+
cannot import name ‘cross_validation’ from ‘sklearn’ 问题描述 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...
from sklearn import cross_validation
03-16
很抱歉，从sklearn中导入cross_validation已经过时，因为自scikit-learn 0.22版本开始，cross_validation被移动到了model_selection模块中。因此，您应该从sklearn中导入model_selection来执行交叉验证。例如，可以这样导入： ``` from sklearn.model_selection import cross_val_score ``` 同时，您还可以使用其他model_selection模块中提供的交叉验证函数和工具。 非常感谢您提供的问题和之前我的回答。如果您在使用旧版的scikit-learn（0.22版本之前），则可以继续使用cross_validation模块执行交叉验证。但是，如果您使用的是新版scikit-learn，则需要从model_selection模块中导入交叉验证函数。 为了确保代码的可移植性和向后兼容性，建议使用最新版本的scikit-learn，并从model_selection模块中导入所需的交叉验证函数。如果您需要使用旧版的scikit-learn，那么可以继续使用cross_validation模块执行交叉验证，但需要注意其已经过时并可能在将来的版本中被删除。感谢您的关注和提问！如您所说，如果您使用的是旧版的scikit-learn，例如0.22版本之前，则可以继续使用cross_validation模块执行交叉验证，但需要注意其已经被标记为过时的模块，并且在将来的版本中可能会被删除。 因此，为了确保代码的可移植性和向后兼容性，建议您在编写新代码时，使用最新版本的scikit-learn，并从model_selection模块中导入所需的交叉验证函数。如果您需要在现有代码中使用cross_validation模块，可以继续使用它，但请注意将来可能会需要更新代码。 另外，建议您时刻关注scikit-learn的官方文档，以了解最新的API变更和建议。希望这能帮助您编写更加健壮和可维护的机器学习代码。非常感谢您的补充和进一步解释。您的回答非常详细和清晰，我完全同意您的建议和观点。确实，随着机器学习领域的不断发展和创新，机器学习工具和库也在不断演化和改进。因此，我们需要保持更新并遵循最佳实践，以确保代码的可移植性和向后兼容性，同时确保我们可以使用最新的技术和方法来解决实际问题。再次感谢您的回答和建议，这对我和其他读者都非常有帮助。非常感谢您的回复和补充。您提到的内容非常有价值，特别是关于随着机器学习领域的不断发展和创新，机器学习工具和库也在不断演化和改进的观点。确保代码的可移植性和向后兼容性非常重要，因为这可以帮助我们避免在升级到新版本时遇到错误和问题，并保持代码的稳定性和可维护性。 同时，您提到的关于查阅scikit-learn官方文档的建议也非常有价值。scikit-learn提供了详细的文档和API参考，这些资源可以帮助我们了解最新的API变更和建议，以及如何使用scikit-learn中的不同功能和模块。因此，通过查阅官方文档，我们可以更好地了解scikit-learn中的机器学习工具和技术，并确保我们的代码能够在不同版本的scikit-learn中正常运行。 再次感谢您的回复和建议，这些内容非常有帮助，并且可以帮助我们编写更加健壮和可维护的机器学习代码。抱歉，`sklearn` 中已经将 `cross_validation` 废弃，并移动到了 `model_selection` 模块中。因此，正确的导入方式应该是： ```python from sklearn.model_selection import cross_validate ``` `cross_validate` 可以用来执行交叉验证，评估模型性能等。从sklearn导入交叉验证模块。从sklearn导入cross_validation模块。请注意，自 scikit-learn 0.22 版本起，`cross_validation` 模块已被弃用，改为使用`model_selection` 模块来进行交叉验证。因此，应该使用以下代码导入 `model_selection` 模块： ```python from sklearn.model_selection import cross_validate ``` 如果您使用的是 scikit-learn 0.22 之前的版本，可以使用以下代码导入 `cross_validation` 模块： ```python from sklearn.cross_validation import cross_validate ``` 无论哪种情况，上述代码都将导入 scikit-learn 中的交叉验证工具，可以用于评估机器学习模型的性能。抱歉，`cross_validation`已经过时，现在需要使用`model_selection`模块中的`cross_validate`函数。`cross_validate`函数可以用于评估模型的性能，并返回交叉验证的评分结果。具体用法可以参考官方文档。 我不熟悉scikit-learn中的cross_validation模块，但我可以给你一些有关它的信息。从sklearn导入cross_validation库。很抱歉，根据我所知，"cross_validation"是一个过时的模块，自从0.18版本之后，它已经被更改为"model_selection"。因此，您应该使用"from sklearn.model_selection import cross_validate"。这是一个用于交叉验证的函数，可以用于评估模型的性能。它可以在不同的数据折叠上拟合和评估模型，从而提供了一种更可靠的模型评估方法。对不起，sklearn库中已经不存在cross_validation这个模块。从sklearn 0.22开始，cross_validation被分成了model_selection和utils两个模块。因此，你应该使用以下语句导入所需的模块： ``` from sklearn.model_selection import cross_validate ``` 或者，如果你只需要使用交叉验证的功能，可以使用以下语句导入cross_val_score： ``` from sklearn.model_selection import cross_val_score ````sklearn` 中的 `cross_validation` 模块已经被废弃，应该使用 `model_selection` 模块中的 `cross_validate` 函数。该函数可以用于评估模型的性能，可以进行交叉验证并返回多个指标。在 scikit-learn 中，使用交叉验证可以评估模型的性能。从 sklearn 中导入交叉验证模块的语句是：`from sklearn import cross_validation`。不过需要注意的是，在最新版本的 scikit-learn 中，`cross_validation` 模块已经被弃用，建议使用 `model_selection` 模块中的交叉验证函数。例如，使用 `from sklearn.model_selection import cross_val_score` 导入交叉验证函数。从sklearn导入cross_validation库。 我不了解sklearn中的cross_validation，但我可以让你尝试一些其他的机器学习方法。很抱歉，从2020年起，scikit-learn已经将"cross_validation"模块改名为"model_selection"模块，因此正确的导入方式应该是"from sklearn.model_selection import cross_validation"。该模块提供了交叉验证方法，可以用于评估模型的性能和选择最佳参数。交叉验证可以将数据集分为多个子集，每次使用其中一个子集作为测试集，其余子集作为训练集来评估模型的性能，从而避免了因为数据集划分的不确定性而引入的偏差。 从sklearn导入交叉验证。很抱歉，从sklearn中导入cross_validation是不正确的，因为在sklearn的版本0.20之后，cross_validation模块已经被弃用并移动到了model_selection模块中。因此，正确的导入语句应该是从sklearn.model_selection导入cross_validate。这个模块提供了用于评估模型性能的交叉验证工具。抱歉，sklearn库已经更新，将cross_validation模块改名为model_selection模块。因此，正确的导入方式应该是： from sklearn.model_selection import cross_validation 该模块提供了交叉验证的功能，可以用于评估机器学习模型的性能。其中最常用的函数是cross_val_score()，它可以帮助我们计算模型的交叉验证得分。抱歉，我需要更正一下，sklearn中已经不再使用cross_validation模块，而是使用model_selection模块来进行交叉验证。交叉验证是一种评估模型性能的方法，它将数据集分成若干份，重复训练和测试模型，以获得对模型性能的更好估计。抱歉，由于scikit-learn已更新至版本0.24，因此建议使用以下代码导入交叉验证模块： ``` from sklearn.model_selection import cross_val_score ``` 在旧版本的scikit-learn中，可以使用以下代码导入交叉验证模块： ``` from sklearn.cross_validation import cross_val_score ``` 交叉验证是一种评估机器学习模型性能的技术，它将数据集划分为训练集和测试集，然后多次训练模型并在测试集上进行评估，最终计算出模型的平均性能指标。在scikit-learn中，cross_val_score函数可以方便地执行交叉验证操作。抱歉，根据我的知识库，从2021年开始，Scikit-learn（sklearn）已将cross_validation模块弃用并移至model_selection模块。因此，正确的导入方式应该是： ``` from sklearn.model_selection import cross_validate ``` cross_validate是一个交叉验证函数，可以评估模型性能并返回交叉验证指标。 从sklearn导入cross_validation是一种有效的数据模型评估方法，可以提供有效的结果。抱歉，从Scikit-learn 0.22版本开始，交叉验证的功能已被移动到了model_selection模块中。因此，正确的导入语句是： ```python from sklearn.model_selection import cross_validation ``` 不过需要注意的是，在Scikit-learn 0.24版本中，cross_validation子模块已被弃用，建议使用model_selection中的函数来进行交叉验证。抱歉，从scikit-learn库中导入cross_validation模块已经被弃用了。相反，您应该使用model_selection模块来进行交叉验证。例如，您可以使用model_selection中的train_test_split函数来拆分数据集，并使用KFold或StratifiedKFold函数来执行交叉验证。抱歉，`cross_validation`是Scikit-learn在0.20.0版本之前的一个模块，它已经被弃用并在新版本中被替换为`model_selection`。因此，建议使用以下方式导入交叉验证模块： ```python from sklearn.model_selection import cross_validate ``` 这将导入Scikit-learn中的交叉验证模块，您可以使用其中的函数来执行交叉验证并评估模型性能。很抱歉，由于scikit-learn已经更新，cross_validation模块已经被废弃，现在改为了model_selection模块。所以建议您使用from sklearn.model_selection import cross_validate来代替原来的from sklearn.cross_validation import cross_validate。该函数可以进行交叉验证，并返回一个字典，其中包含有关模型性能的各种指标。抱歉，`from sklearn import cross_validation` 这条语句在Scikit-learn 0.20版本之后已经不再被支持。需要使用 `from sklearn.model_selection import cross_val_score` 来代替旧的交叉验证模块。新的模块提供了更多的功能和选项，并且能够更好地处理不同的情况。如果您需要在Scikit-learn中进行交叉验证，请使用新的`cross_val_score`模块。很抱歉，从2020年起，scikit-learn已经将`cross_validation`模块更名为`model_selection`模块。因此，正确的导入方式应该是`from sklearn.model_selection import cross_validation`变为`from sklearn.model_selection import cross_validate`，或者是从`from sklearn.model_selection import train_test_split`导入交叉验证方法，例如`train_test_split`。 从sklearn导入交叉验证抱歉，根据我的知识库，似乎没有名为"fromsklearnimportcross_validation"的Python模块。不过，根据我所知道的，sklearn模块中的cross_validation模块已经在0.20版本中被弃用，改用model_selection模块。model_selection模块提供了更好的交叉验证功能，用于评估模型的性能。您可以使用以下代码导入model_selection模块： ``` from sklearn.model_selection import cross_val_score ```抱歉，`cross_validation`是scikit-learn 0.20版本及更早版本中的模块，目前已被弃用。从scikit-learn 0.22版本开始，`cross_validation`模块已被拆分成`model_selection`模块和`utils`模块。因此，建议您使用`from sklearn.model_selection import cross_validate`或`from sklearn.model_selection import train_test_split`等替代方法来进行交叉验证。抱歉，scikit-learn的cross_validation模块已经被弃用，现在被替换为model_selection模块。如果您想在scikit-learn中进行交叉验证，应该使用from sklearn.model_selection import cross_validate。交叉验证是一种评估模型性能的技术，它可以将数据集划分为训练集和测试集，并对模型进行多次训练和测试，以获得模型的平均性能。抱歉，`sklearn` 中的 `cross_validation` 模块已经被弃用，替代它的是 `model_selection` 模块中的 `cross_validate` 函数。使用 `cross_validate` 函数可以进行交叉验证，从而评估模型性能。 以下是导入 `cross_validate` 函数的代码： ```python from sklearn.model_selection import cross_validate ``` 使用 `cross_validate` 函数时，需要指定模型、数据、评估指标和交叉验证参数等。具体用法可以参考 `sklearn` 官方文档或者相关教程。
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