關(guān)于sklearn中模塊包導(dǎo)入報錯的通用解決方法
更新時間：2023年06月27日 11:08:59 作者：巴扎黑~
這篇文章主要介紹了關(guān)于sklearn中模塊包導(dǎo)入報錯的通用解決方法，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教
sklearn中模塊包導(dǎo)入報錯
sklearn更新的版本中有很多包調(diào)整了層次結(jié)構(gòu)，以至于我們在跑代碼的時候會出現(xiàn)導(dǎo)入包錯誤。
這時候我們需要做的就是打開sklearn的官網(wǎng)：https://scikit-learn.org/stable/
這時候不用慌，不會讓大家讀文檔的~
1、先點擊上面的Documentation
2、出現(xiàn)下圖頁面，點擊API按鈕
3、在下圖頁面搜索要導(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錯誤
在運(yùn)行sklearn老版本代碼時，如：
from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.cross_validation import?KFold, cross_val_score
運(yùn)行如上代碼時會報錯：
造成上述報錯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)
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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