ImportError: cannot import name 'cross_validation'解决

最新推荐文章于 2024-04-19 15:31:25 发布

大青呐

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分类专栏：机器学习文章标签： cross_validate

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本文探讨了在使用KNN算法进行异常操作检测时遇到的交叉验证问题，特别是在使用sklearn库的不同版本时，cross_validation函数的变化。文章提供了如何正确导入和使用cross_validate及cross_val_score函数的示例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在学习KNN算法检测异常操作，在效果验证中，使用交叉验证时，调用了cross_validation函数，结果在编译时报错。

经过查看知道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）

cross_val_score、cross_validate均用于交叉验证，返回值就是scores，即每次交叉验证的得分。

导入cross_validate：

from sklearn.model_selection import cross_validate

列子：

from sklearn.model_selection import cross_validate
from sklearn.model_selection import cross_validate
from sklearn import datasets
from sklearn import svm
iris = datasets.load_iris()
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)
X = iris.data
y = iris.target
scores = cross_validate(clf, X, y, cv=3)
print(scores)
print(scores['test_score'])

导入cross_val_score：

from sklearn.model_selection import cross_val_score

列子：

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn import datasets
from sklearn import svm
iris = datasets.load_iris()
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)
X = iris.data
y = iris.target
scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=3)
print(scores)