關(guān)于sklearn中模塊包導(dǎo)入報(bào)錯(cuò)的通用解決方法
sklearn中模塊包導(dǎo)入報(bào)錯(cuò)
sklearn更新的版本中有很多包調(diào)整了層次結(jié)構(gòu)，以至于我們?cè)谂艽a的時(shí)候會(huì)出現(xiàn)導(dǎo)入包錯(cuò)誤。
這時(shí)候我們需要做的就是打開sklearn的官網(wǎng)：https://scikit-learn.org/stable/
這時(shí)候不用慌，不會(huì)讓大家讀文檔的~
1、先點(diǎn)擊上面的Documentation
2、出現(xiàn)下圖頁(yè)面，點(diǎn)擊API按鈕
3、在下圖頁(yè)面搜索要導(dǎo)入的包名稱，這里以learning_curve為例，搜索后發(fā)現(xiàn)這個(gè)函數(shù)包在模塊model_selection中
4、最后，運(yùn)行一下代碼就可以正確導(dǎo)入了
from sklearn.model_selection import learning_curve
sklearn模塊導(dǎo)入ModuleNotFoundError: No module named sklearn.cross_validation錯(cuò)誤
在運(yùn)行sklearn老版本代碼時(shí)，如：
from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.cross_validation import?KFold, cross_val_score
運(yùn)行如上代碼時(shí)會(huì)報(bào)錯(cuò)：
造成上述報(bào)錯(cuò)的原因是新版本中相應(yīng)的模塊發(fā)生了變化，
解決方法是
將cross_validation改成model_selection。
總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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