اذهب إلى المحتوى
  • 0

ظهور الخطأ التالي ImportError: No module named model_selection عند محاولة استخدام التابع train_test_split في مكتبة Sklearn

Meezo ML

السؤال

قمت ببناء نموذج لكن عندما أحاول تقسيم البيانات يظهر لي الخطأ التالي:

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.ensemble import BaggingClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
Data = load_breast_cancer()
X = Data.data
y = Data.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=44, shuffle =True)
clf = BaggingClassifier(n_estimators=150, random_state=444)
clf.fit(X_train, y_train)
-------------------------------------------------------------
ImportError: No module named model_selection

 

رابط هذا التعليق
شارك على الشبكات الإجتماعية

Recommended Posts

  • 1

قبل أن نحل المشكلة هذه،  حبذا أن ننوه إلى أن الأخطاء من توع ImportError تحدث غالباً عندما تستعمل خاصية أو أمر ما موجود في نسخ قديمة ولم يعد موجود في النسخ الحديثة أو العكس، أو يحدث إذا حاولت استخدام مكتبة لم تقم بتثبيتها .
وحل هذه المشاكل غالباً يكون إما بتحديث المكتبة أو تثبيتها في حال لم تكن مثبتة.
دعنا نعود لمشكلتك:
المشكلة لديك هي حالة مشابهة لما ذكرناه والسبب  أنه في النسخ السابقة ل Sklearn كان التابع train_test_split موجوداً في الموديول cross_validation، لكن في النسخ الحديثة تم نقله إلى الموديول model_selection. أي أن الإصدار الذي لديك من sklearn يجب تحديثه.
وبالتالي لحل مشكلتك إما أن تستدعيه من الموديول الصحيح أي:

from sklearn.cross_validation import train_test_split

أو أن تقوم بتحديث النسخة التي لديك.
عن طريق مدير الحزم كوندا في بيئة أناكوندا:

conda update scikit-learn
# أو
conda install scikit-learn=0.24.2

أو باستخدام pip:

pip install -U scikit-learn

 

تم التعديل في بواسطة Ali Haidar Ahmad
رابط هذا التعليق
شارك على الشبكات الإجتماعية

  • 0

يظهر هذا الخطأ عند التعامل مع الإصدارات القديمة لأحد ال modules و الذى يمكنك تفاديه بتحديث sk-learn و يمكن إجراءه حسب بيئة التشغيل التي تستخدمها، إن كنت تعمل على Google Colab يمكنك فقط إضافة (!) في بداية سطر التنفيذ التالي:

pip install --upgrade scikit-learn

أما إن كنت تستخدم Anaconda فيمكنك ذلك عن طريق command line بإستخدام نفس السطر أعلاه، في حال لم ينجح هذا في تفادي الخطأ، ما يمكنك فعله هو الحصول على الإصدار الأخير من كوندا أولا كالتالي:

conda update conda

ومن ثم تحديد البيئة التي تستخدمها (في حال كان عندك أكثر من واحدة لتفادي ظهور أي خطأ):

conda activate environment_name

و الان يمكنك تحديث sklearn كالتالي:

conda update scikit-learn

 

رابط هذا التعليق
شارك على الشبكات الإجتماعية

انضم إلى النقاش

يمكنك أن تنشر الآن وتسجل لاحقًا. إذا كان لديك حساب، فسجل الدخول الآن لتنشر باسم حسابك.

زائر
أجب على هذا السؤال...

×   لقد أضفت محتوى بخط أو تنسيق مختلف.   Restore formatting

  Only 75 emoji are allowed.

×   Your link has been automatically embedded.   Display as a link instead

×   جرى استعادة المحتوى السابق..   امسح المحرر

×   You cannot paste images directly. Upload or insert images from URL.

  • إعلانات

  • تابعنا على



×
×
  • أضف...