修正方法: 「sklearn.cross_validation」という名前のモジュールがありません。

Python の使用時に発生する可能性のあるエラーは次のとおりです。

 ModuleNotFoundError : No module named 'sklearn.cross_validation'

このエラーは通常、次の行を使用してsklearnからtrain_test_split関数をインポートしようとすると発生します。

 from sklearn. cross_validation import train_test_split

ただし、 cross_validationサブモジュールはmodel_selectionサブモジュールに置き換えられているため、次の行を使用する必要があります。

 from sklearn. model_selection import train_test_split

次の例は、このエラーを実際に解決する方法を示しています。

エラーを再現する方法

sklearnのtrain_test_split関数を使用して、pandas DataFrame をトレーニング セットとテスト セットに分割したいとします。

次のコードを使用してtrain_test_split関数をインポートしようとするとします。

 from sklearn. cross_validation import train_test_split

ModuleNotFoundError : No module named 'sklearn.cross_validation'

train_test_split関数をインポートしようとしたときに間違ったサブモジュール名を使用したため、エラーが発生しました。

エラーを修正する方法

このエラーを修正するには、代わりにmodel_selectionサブモジュールを使用するだけです。

 from sklearn. model_selection import train_test_split

今回はエラーは発生しません。

次に、 train_test_split関数を使用して、pandas DataFrame をトレーニング セットとテスト セットに分割します。

 from sklearn. model_selection import train_test_split
import pandas as pd
import numpy as np

#make this example reproducible
n.p. random . seeds (1)

#create DataFrame with 1000 rows and 3 columns
df = pd. DataFrame ({' x1 ': np.random.randint(30, size=1000),
                   ' x2 ': np.random.randint(12, size=1000),
                   ' y ': np.random.randint(2, size=1000)})

#split original DataFrame into training and testing sets
train, test = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=0)

#view first few rows of each set
print ( train.head ())

     x1 x2 y
687 16 2 0
500 18 2 1
332 4 10 1
979 2 8 1
817 11 1 0

print ( test.head ())

     x1 x2 y
993 22 1 1
859 27 6 0
298 27 8 1
553 20 6 0
672 9 2 1

train_test_split関数をエラーなく正常に使用することができました。

追加リソース

次のチュートリアルでは、Python の他の一般的なエラーを修正する方法を説明します。

修正方法: 列が重なっていますが、サフィックスが指定されていません
修正方法: オブジェクト「numpy.ndarray」には「append」属性がありません
修正方法: すべてのスカラー値を使用する場合は、インデックスを渡す必要があります。
修正方法: ValueError: float NaN を int に変換できません