标签：python scikit-learn ipython sklearn-pandas
抱怨这条线：
from sklearn.model_selection import train_test_split
为什么模型选择不起作用？
解决方法:
为了解决这个问题,您需要先了解是否要导入实际的sklearn软件包,而不仅仅是将某个名为sklearn.py的脚本保存在工作目录中的某个位置. Python导入模块的方式有点类似于在命名空间中找到变量的方式(Local,Enclosed,Global,Built-in).在这种情况下,Python将首先查看当前目录然后查看站点包来开始导入模块.如果它在当前工作目录中查找并找到与您尝试导入的模块同名的python脚本,那么它将导入该脚本而不是实际模块.
您通常可以通过检查__file__或__path__属性来确定是否导入了实际模块：
import sklearn
print(sklearn.__file__)
print(sklearn.__path__)
查看这些打印语句的输出将告诉您导入的包是否是您所使用的模块,或者只是某个脚本位于工作目录中的某个位置.如果,如果输出没有指向Python版本的site-packages,那么你已经导入了一些不是模块本身的脚本.您的快速修复方法是先退出控制台,重命名.py脚本及其编译版本(.pyc文件),然后返回控制台再试一次.
但是,如果输出指向python版本的site-packages,那么首先安装软件包的方式有问题.在这种情况下,您可能需要更新或重新安装它.
特别是,事实证明,问题在于您正在使用的sklearn版本;因为sklearn中的model_selection模块在版本0.18中可用.如果您使用的版本号(sklearn .__ version__)低于0.18,那么您将不得不使用旧的cross_validation模块而不是model_selection模块：
from sklearn.cross_validation import train_test_split
您也可以使用首选的包管理系统升级到最新版本的软件包.
我希望这是有帮助的.
标签：python,scikit-learn,ipython,sklearn-pandas 来源： https://codeday.me/bug/20190828/1755873.html
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