ImportError: nenhum módulo chamado sklearn.cross_validation

Estou usando o python 2.7 no Ubuntu 14.04. Eu instalei o scikit-learn, numpy e matplotlib com estes comandos:

sudo apt-get install build-essential python-dev python-numpy \
python-numpy-dev python-scipy libatlas-dev g++ python-matplotlib \
ipython

Mas quando eu importo esses pacotes:

from sklearn.cross_validation import train_test_split

Devolve-me este erro:

ImportError: No module named sklearn.cross_validation

O que eu preciso fazer?

Ele deve estar relacionado à renomeação e descontinuação do cross_validationsubmódulo para model_selection. Tente substituir cross_validationpormodel_selection

train_test_split agora está em model_selection. Basta digitar:

from sklearn.model_selection import train_test_split

deveria funcionar

Eu acho que a seleção cruzada não está mais ativa. Em vez disso, devemos usar a seleção de modelos. Você pode escrever para rodar,from sklearn.model_selection import train_test_split

É isso aí.

Verifique se o Anaconda está instalado e crie um virtualenv usando o conda . Isso garantirá que todas as importações funcionem

Python 2.7.9 |Anaconda 2.2.0 (64-bit)| (default, Mar  9 2015, 16:20:48) 
[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-1)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
Anaconda is brought to you by Continuum Analytics.
Please check out: http://continuum.io/thanks and https://binstar.org
>>> from sklearn.cross_validation import train_test_split

sklearn.cross_validation agora foi alterado para sklearn.model_selection

Apenas use

from sklearn.model_selection import train_test_split

Eu acho que vai funcionar.

sklearn.cross_validation

mudou para

sklearn.model_selection

Confira a documentação aqui: https://scikit-learn.org/stable/modules/cross_validation.html

Talvez seja devido à descontinuação do sklearn.cross_validation. Substitua sklearn.cross_validation por sklearn.model_selection

Ref- https://github.com/amueller/scipy_2015_sklearn_tutorial/issues/60

Dividindo o conjunto de dados no conjunto de treinamento e no conjunto de teste

from sklearn.model_selection import train_test_split

Passado: from sklearn.cross_validation (Este pacote foi descontinuado na versão 0.18 a partir de 0.20 em diante, foi alterado para from sklearn import model_selection).

Presente: from sklearn import model_selection

Exemplo 2:

Passado: from sklearn.cross_validation import cross_val_score(Versão 0.18, que está obsoleta)

Presente: from sklearn.model_selection import cross_val_score

sklearn.cross_validation agora foi alterado para sklearn.model_selection

Apenas mude

sklearn.cross_validation

para

sklearn.model_selection

mude o código assim

# from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.model_selection import train_test_split

Se você tiver um código que precise executar várias versões, poderá fazer algo assim:

import sklearn
if sklearn.__version__ > '0.18':
    from sklearn.model_selection import train_test_split
else:
    from sklearn.cross_validation import train_test_split

Porém, isso não é ideal porque você está comparando versões de pacotes como strings, o que geralmente funciona, mas nem sempre. Se você deseja instalar packaging, esta é uma abordagem muito melhor:

from packaging.version import parse
import sklearn
if parse(sklearn.__version__) > parse('0.18'):
    from sklearn.model_selection import train_test_split
else:
    from sklearn.cross_validation import train_test_split

cross_validation foi descontinuada há algum tempo, tente trocá-lo com model_selection

train_test_splitfaz parte do módulo sklearn.model_selection, portanto, pode ser necessário importar o módulo demodel_selection

Código:

from sklearn.model_selection import train_test_split

Temos que fazer o downgrade do scikit-learn para a versão compatível mais recente. E isso pode ser feito após a ativação do ambiente conda. Use os seguintes comandos para fazer o downgrade do scikit-learn:

pip uninstall scikit-learn
pip install scikit-learn==0.19.2

OU

Quando não queremos fazer o downgrade do scikit-learn. Todos sabíamos que o nome "cross_validation" foi descontinuado nas versões mais recentes do scikit-learn e foi substituído por "model_selection" dentro da nova versão do anaconda. Portanto, podemos receber um aviso ou até um erro.

Para evitar isso, precisamos apenas substituir:

from sklearn.cross_validation import train_test_split

para

from sklearn.model_selection import train_test_split 

Espero que isso ajude a resolver o problema.