Scikit-learn: अद्यतन के बाद: आयात त्रुटि: विंडोज़ कंप्यूटर पर model_selection नाम का कोई मॉड्यूल नहीं

model_selection मॉड्यूल केवल अगली रिलीज़ (0.18) से उपलब्ध होगा। आपको पुराने cross_validation मॉड्यूल का उपयोग करना होगा!

बंद करना क्योंकि यह कोई बग नहीं है।

ठीक है, लेकिन क्या आप व्यायाम_02_sentiment.py file फ़ाइल के लिए कार्य कोड प्राप्त करने में मदद कर सकते हैं?
http://scikit-learn.org/stable/tutorial/text_analytics/working_with_text_data.html से
जैसा लिखा गया है
इस ट्यूटोरियल का स्रोत आपके स्किकिट-लर्न फोल्डर में पाया जा सकता है:
स्किकिट-लर्न/डॉक्टर/ट्यूटोरियल/टेक्स्ट_एनालिटिक्स/

आप स्थिर डॉक वेबसाइट से कोड डाउनलोड कर सकते हैं या अपने रेपो में 0.17.X शाखा चेकआउट कर सकते हैं।

यह मुद्दा जनवरी 2016 में बंद कर दिया गया था, लेकिन यह अभी भी प्रासंगिक है (अक्टूबर 2016)। समाधान:

 ## [2016-अक्टूबर-19] पायथन 3.5 आभासी वातावरण
 (py35) [विक्टोरिया @victoria ~] $ conda स्थापित scikit सीखने
 ...
 निम्नलिखित नए पैकेज स्थापित किए जाएंगे:
 स्किकिट-लर्न: 0.18-np111py35_0
 ...
 (py35) [विक्टोरिया @victoria ~] $ conda सूची | ग्रेप स्किकिट
 स्किकिट-लर्न 0.18 np111py35_0 
 ## पायथन 3.5:
 >>> sklearn.model_selection से इम्पोर्ट ट्रेन_टेस्ट_स्प्लिट
 ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
 फ़ाइल "", लाइन 1, इन
 ImportError: 'sklearn.model_selection' नाम का कोई मॉड्यूल नहीं
 ## सीप:
 $ कोंडा इंस्टाल -f scipy
 ...
 निम्नलिखित नए पैकेज स्थापित किए जाएंगे:
 scipy: 0.18.1-np111py35_0
 ...
 ## पायथन: एक ही आयात त्रुटि !! गर्रर्र्रर.......
 ## http://scikit-learn.org/stable/install.html
 "यदि आपके पास पहले से ही numpy और scipy की कार्यशील स्थापना है, तो scikit-learn को स्थापित करने का सबसे आसान तरीका पाइप का उपयोग करना है

 पाइप इंस्टाल -यू स्किकिट-लर्न

 या कोंडा:

 कोंडा इंस्टाल स्किकिट-लर्न"
 $ पाइप इंस्टाल -यू स्किकिट-लर्न
 स्किकिट-लर्न इकट्ठा करना
 डाउनलोड हो रहा है scikit_learn-0.18-cp35-cp35m-manylinux1_x86_64.whl (11.3MB)
 100% |████████████████████████████████| 11.3MB 162kB/s 
 एकत्रित पैकेजों को स्थापित करना: scikit-learn
 मौजूदा इंस्टॉलेशन मिला: स्किकिट-लर्न 0.17.1
 पदावनति: एक distutils स्थापित प्रोजेक्ट (scikit-learn) की स्थापना रद्द कर दी गई है और इसे भविष्य के संस्करण में हटा दिया जाएगा। यह इस तथ्य के कारण है कि किसी डिस्टुटिल्स प्रोजेक्ट को अनइंस्टॉल करने से प्रोजेक्ट केवल आंशिक रूप से अनइंस्टॉल होगा।
 स्किकिट-लर्न-0.17.1 को अनइंस्टॉल करना:
 स्किकिट-लर्न-0.17.1 . को सफलतापूर्वक अनइंस्टॉल किया गया
 सफलतापूर्वक स्थापित स्किकिट-लर्न-0.18
 ## अब सफलतापूर्वक आयात कर सकते हैं:
 (py35) [विक्टोरिया @victoria ~] $ पी
 [पी: पायथन]
 पायथन 3.5.2 (डिफ़ॉल्ट, जून 28 2016, 08:46:01) 
 [जीसीसी 6.1.1 20160602] लिनक्स पर
 अधिक जानकारी के लिए "सहायता", "कॉपीराइट", "क्रेडिट" या "लाइसेंस" टाइप करें।
 >>> sklearn.model_selection से इम्पोर्ट ट्रेन_टेस्ट_स्प्लिट
 >>> 
 >>> [Ctrl-D / निकास]
 (py35) [विक्टोरिया @victoria ~] $ ## :-D

 क्यूईडी

हम्म, मुझे लगता है कि आपके पास @victoriastuart की समस्या नहीं है। क्या आप सुनिश्चित हैं कि आप पर्यावरण को सक्रिय कर रहे हैं / आपके पास उस वातावरण में अजगर है जिसमें आप conda install scikit-learn हैं?

nfliu at kilauea in ~
$ conda create -n test python=3
Fetching package metadata .......
Solving package specifications: ..........

Package plan for installation in environment /Users/nfliu/miniconda2/envs/test:

The following NEW packages will be INSTALLED:

    openssl:    1.0.2j-0
    pip:        8.1.2-py35_0
    python:     3.5.2-0
    readline:   6.2-2
    setuptools: 27.2.0-py35_0
    sqlite:     3.13.0-0
    tk:         8.5.18-0
    wheel:      0.29.0-py35_0
    xz:         5.2.2-0
    zlib:       1.2.8-3

Proceed ([y]/n)? y

Linking packages ...
[      COMPLETE      ]|###################################################| 100%
#
# To activate this environment, use:
# > source activate test
#
# To deactivate this environment, use:
# > source deactivate test
#

nfliu at kilauea in ~
$ source activate test
(test) nfliu at kilauea in ~
$ conda install scikit-learn
Fetching package metadata .......
Solving package specifications: ..........

Package plan for installation in environment /Users/nfliu/miniconda2/envs/test:

The following packages will be downloaded:

    package                    |            build
    ---------------------------|-----------------
    numpy-1.11.2               |           py35_0         2.7 MB
    scipy-0.18.1               |      np111py35_0        12.3 MB
    scikit-learn-0.18          |      np111py35_0         4.6 MB
    ------------------------------------------------------------
                                           Total:        19.6 MB

The following NEW packages will be INSTALLED:

    mkl:          11.3.3-0
    numpy:        1.11.2-py35_0
    scikit-learn: 0.18-np111py35_0
    scipy:        0.18.1-np111py35_0

Proceed ([y]/n)? y

Fetching packages ...
numpy-1.11.2-p 100% |#############################################################################################################################################################################################| Time: 0:00:01   1.57 MB/s
scipy-0.18.1-n 100% |#############################################################################################################################################################################################| Time: 0:00:02   6.30 MB/s
scikit-learn-0 100% |#############################################################################################################################################################################################| Time: 0:00:01   2.66 MB/s
Extracting packages ...
[      COMPLETE      ]|################################################################################################################################################################################################################| 100%
Linking packages ...
[      COMPLETE      ]|################################################################################################################################################################################################################| 100%
(test) nfliu at kilauea in ~
$ python
Python 3.5.2 |Continuum Analytics, Inc.| (default, Jul  2 2016, 17:52:12)
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 4.2 (clang-425.0.28)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from sklearn.model_selection import train_test_split
>>>

@ नेल्सन-लियू: आपके सुझाव के लिए धन्यवाद ... हाँ: मैं अपने पायथन 3.5 आभासी वातावरण में पूरे समय काम कर रहा था (टर्मिनल; पायथन)। मेरे उत्तर के अनुसार अब काम करना। :-)

@victoriastuart बहुत यकीन है कि यह आपके साथ हुआ है (बड़ा लाल बॉक्स देखें):
http://scikit-learn.org/dev/install.html#canopy -and-anaconda-for-all-supported-platforms

कोंडा के साथ एक पैकेज को अपग्रेड करने का प्रयास न करें जिसे आपने पाइप के साथ स्थापित किया है। यह काम नहीं करेगा। यह एक सेटअपटूल बग है।

@amueller - यहाँ बात है: मैं एक CONDA स्थापित venv में हूँ: शुरुआत में मुझे पूरा यकीन है कि sklearn मौजूद नहीं था (मैंने इसे पहले इस venv में उपयोग नहीं किया है, इसलिए इसे पहले स्थापित नहीं किया गया होता , उदाहरण के लिए पाइप के माध्यम से; परवाह किए बिना, मैं हमेशा पाइप पर कोंडा पसंद करता हूं - सबसे पहले, मेरे वेनव में - अंतिम उपाय के रूप में पाइप का उपयोग करके):

 (py35) [विक्टोरिया @victoria ~] $ conda स्थापित scikit सीखने
 पैकेज मेटाडेटा लाया जा रहा है ......
 पैकेज विनिर्देशों को हल करना: ............
 पर्यावरण/घर/विक्टोरिया/एनाकोंडा3/envs/py35 में स्थापना के लिए पैकेज योजना:
 निम्नलिखित पैकेज डाउनलोड किए जाएंगे:
 पैकेज | निर्माण
 ---------------------------|---------------------
 सुन्न-1.11.2 | py35_0 6.1 एमबी
 scipy-0.18.1 | np111py35_0 30.4 एमबी
 स्किकिट-लर्न-0.18 | np111py35_0 10.8 एमबी
 थीनो-0.8.2 | py35_0 3.7 एमबी
 -------------------------------------------------- ----------
 कुल: 51.0 एमबी
 निम्नलिखित नए पैकेज स्थापित किए जाएंगे:
 स्किकिट-लर्न: 0.18-np111py35_0 
 निम्नलिखित पैकेज अपडेट किए जाएंगे:
 एस्ट्रोपी: 1.1.2-np110py35_0 -> 1.2.1-np111py35_0 
 अड़चन: 1.0.0-np110py35_1 --> 1.1.0-np111py35_0 
 matplotlib: 1.5.1-np110py35_0 -> 1.5.1-np111py35_0 
 सुन्न: 1.10.4-py35_2 -> 1.11.2-py35_0 
 scipy: 0.17.1-np110py35_1 --> 0.18.1-np111py35_0
 थीनो: 0.7.0-np110py35_0 -> 0.8.2-py35_0 
 आगे बढ़ें ([y]/n)? 
 [... स्निप ...]

नोट, ऊपर:

निम्नलिखित नए पैकेज स्थापित किए जाएंगे: स्किकिट-लर्न: 0.18-np111py35_0

तो, संक्षेप में: मानक और स्केलेर-अनुशंसित (http://scikit-learn.org/stable/install.html) प्रक्रियाओं के अनुसार, मैं sklearn स्थापित करता हूं - स्पष्ट रूप से ठीक (कोई चेतावनी नहीं) स्थापित करता है, फिर इसका उपयोग करने का प्रयास करें: विफल रहता है गूढ़ त्रुटि संदेश के साथ आयात करने के लिए >> Google खोज >> यह पृष्ठ। मैं इस या उस के बारे में सभी सूक्ष्मताओं की सराहना करता हूं (sklearn viz-a-viz NumPy या SciPy, ...), लेकिन मुख्य बिंदु यह है कि एक उपयोगकर्ता के रूप में, मुझे इस मुद्दे को हल करने के लिए काम करने की आवश्यकता है, जो कि जाहिरा तौर पर है (शीर्ष के ऊपर) थ्रेड) कुछ उपयोगकर्ताओं के लिए चल रहा है।

मुद्दा वास्तव में था कि एक स्टैक ओवरफ्लो उत्तर संदर्भित कोड जो अभी तक कोंडा/पाइप को प्रकाशित नहीं किया गया था (हमने अभी 2 सप्ताह पहले ऐसा किया था, इसलिए स्वाभाविक रूप से कोड तब तक कोंडा/पाइप-स्थापित संस्करणों पर काम नहीं करता था)। आपकी समस्या कुछ असंबंधित प्रतीत होती है, लेकिन मुझे खुशी है कि आपने इस पर ध्यान दिए बिना काम किया।

@ नेल्सन-लियू: लॉल धन्यवाद - और इस परियोजना/विकास में शामिल सभी लोग। मुझे पता है कि यह बेहद जटिल है, और यहां बताई गई जटिलताओं जैसे जीवन का एक अनिवार्य तथ्य है। वैसे भी मेरा स्केलेर इंस्टाल अब काम कर रहा है, जैसा कि ऊपर संक्षेप में बताया गया है। [मैं इसे कुछ घंटों में उपयोग करना शुरू करूंगा।] उम्मीद है कि ऊपर की चर्चा दूसरों को सूचित/मदद करेगी। फिर से, बहुत प्रशंसा! :-)

@victoriastuart मुझे लगता है कि आपके पास अब कोंडा वातावरण नहीं है/इसे फिर से पुन: पेश नहीं कर सकता, लेकिन मैं यह देखने के लिए उत्सुक हूं कि क्या:

>>> import sklearn
>>> sklearn.__version__

उपज होगी (मैं उम्मीद कर रहा हूं कि यह वह नहीं है जो हम सोचते हैं, अर्थात् 0.18) नहीं।
मुझे संदेह है कि यह $PYTHONPATH के साथ एक समस्या है और शायद किसी अन्य स्थान से विज्ञान-सीखना; इस तरह की त्रुटि को ठीक करने से अन्य पैकेजों के साथ लाइन में ऐसी त्रुटियों से बचने की उम्मीद है।

@ नेल्सन-लियू: ज़रूर, कोई बात नहीं! ;-)

 ----------------------------
 पायथन 3.5 VENV (py35 | p3):
 ----------------------------
 [विक्टोरिया @ विक्टोरिया वैंकूवर]$ p3
 [एनाकोंडा पायथन 3.5 वेनव (स्रोत सक्रिय py35)]
 (py35) [विक्टोरिया @victoria वैंकूवर] $ जो अजगर
 /होम/विक्टोरिया/एनाकोंडा3/envs/py35/बिन/पायथन
 (py35) [विक्टोरिया @victoria वैंकूवर] $ conda सूची | egrep -wi 'scikit|numpy|scipy'
 सुन्न 1.11.2 py35_0
 स्किकिट-लर्न 0.18 np111py35_0
 scipy 0.18.1 np111py35_0
 (py35) [विक्टोरिया @victoria वैंकूवर]$ पिप सूची | egrep -wi 'scikit|numpy|scipy'
 सुन्न (1.11.1)
 स्किकिट-इमेज (0.12.3)
 स्किकिट-लर्न (0.18)
 scipy (0.17.0)
 (py35) [विक्टोरिया @victoria वैंकूवर] $ पी
 [पी: पायथन]
 पायथन 3.5.2 (डिफ़ॉल्ट, जून 28 2016, 08:46:01)
 [जीसीसी 6.1.1 20160602] लिनक्स पर
 अधिक जानकारी के लिए "सहायता", "कॉपीराइट", "क्रेडिट" या "लाइसेंस" टाइप करें।
 >>> sklearn.model_selection से इम्पोर्ट ट्रेन_टेस्ट_स्प्लिट
 >>> स्केलेर्न आयात करें
 >>> स्केलेर्न.__संस्करण__
 '0.18'
 >>> छोड़ो ()
 (py35) [विक्टोरिया @victoria वैंकूवर] $ एसडी
 [एनाकोंडा वेनव निष्क्रिय करें (स्रोत निष्क्रिय करें)]
 [विक्टोरिया @ विक्टोरिया वैंकूवर]$
 -------------------------------------------
 मेजबान (गैर आभासी) पर्यावरण (पायथन 3.5):
 -------------------------------------------
 [विक्टोरिया @ विक्टोरिया वैंकूवर]$ जो अजगर
 /usr/बिन/पायथन
 [विक्टोरिया @victoria वैंकूवर]$ कोंडा सूची | egrep -wi 'scikit|numpy|scipy'
 सुन्न 1.11.1
 सुन्न 1.10.4 py35_1
 स्किकिट-इमेज 0.12.3 np110py35_0
 स्किकिट-लर्न 0.18
 स्किकिट-लर्न 0.17.1 np110py35_0
 scipy 0.17.0 np110py35_2
 [विक्टोरिया @victoria वैंकूवर]$ पिप सूची | egrep -wi 'scikit|numpy|scipy'
 [विक्टोरिया @ विक्टोरिया वैंकूवर]$ पी
 [पी: पायथन]
 पायथन 3.5.2 (डिफ़ॉल्ट, जून 28 2016, 08:46:01)
 [जीसीसी 6.1.1 20160602] लिनक्स पर
 अधिक जानकारी के लिए "सहायता", "कॉपीराइट", "क्रेडिट" या "लाइसेंस" टाइप करें।
 >>> स्केलेर्न.__संस्करण__
 ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
 फ़ाइल "", लाइन 1, इन
 NameError: नाम 'sklearn' परिभाषित नहीं है
 >>> स्केलेर्न आयात करें
 ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
 फ़ाइल "", लाइन 1, इन
 ImportError: 'sklearn' नाम का कोई मॉड्यूल नहीं
 >>>
 ----------------------------
 पायथन 2.7 VENV (py27 | p2):
 ----------------------------
 [विक्टोरिया @ विक्टोरिया वैंकूवर]$ p2
 [एनाकोंडा पायथन 2.7 वेनव (स्रोत सक्रिय py27)]
 (py27) [विक्टोरिया @victoria वैंकूवर]$ कोंडा सूची | egrep -wi 'scikit|numpy|scipy'
 सुन्न 1.11.1
 सुन्न 1.10.4 py27_1
 स्किकिट-इमेज 0.12.3 np110py27_0
 स्किकिट-लर्न 0.17.1 np110py27_0
 scipy 0.17.1
 scipy 0.17.0 np110py27_0
 (py27) [विक्टोरिया @victoria वैंकूवर] $ पिप सूची | egrep -wi 'scikit|numpy|scipy'
 सुन्न (1.11.1)
 स्किकिट-इमेज (0.12.3)
 स्किकिट-लर्न (0.17.1)
 scipy (0.17.1)
 (py27) [विक्टोरिया @victoria वैंकूवर] $ पी
 [पी: पायथन]
 पायथन 2.7.12 |एनाकोंडा कस्टम (64-बिट)| (डिफ़ॉल्ट, 2 जुलाई 2016, 17:42:40)
 [जीसीसी 4.4.7 20120313 (रेड हैट 4.4.7-1)] linux2 पर
 अधिक जानकारी के लिए "सहायता", "कॉपीराइट", "क्रेडिट" या "लाइसेंस" टाइप करें।
 एनाकोंडा आपके लिए कॉन्टिनम एनालिटिक्स द्वारा लाया गया है।
 कृपया देखें: http://continuum.io/thanks और https://anaconda.org
 >>> स्केलेर्न आयात करें
 >>> स्केलेर्न.__संस्करण__
 '0.17.1'
 >>>
 (py27) [विक्टोरिया @victoria वैंकूवर] $

AFAIK, मेरा पायथन 2.7 वेनव मेरे पायथन 3.5 वेनव के समान "समान" होता, कल, उस (पीवाई 35) वेनव में मेरे स्थापित होने से पहले।

क्षमा करें, मेरा मतलब था कोंडा-स्थापित विज्ञान-सीखना कि आपको पहले समस्या हो रही थी। यह एक पाइप स्थापित है जिसे आपने अपनी समस्याओं को हल करने के लिए रखा है। चूंकि ऐसा लगता है कि आप यहां train_test_split आयात कर सकते हैं, अजगर शायद पाइप से ड्राइंग कर रहा है। मैं यह देखने के लिए उत्सुक हूं कि यह कैसा होगा यदि आपने पाइप के माध्यम से स्थापित चीजों को अनइंस्टॉल कर दिया है (इस प्रकार उस स्थिति में वापस लौटना जहां आपके पास आयात त्रुटि थी)।

@ नेल्सन-लियू: हाँ/उफ़! मुझे एहसास हुआ कि, उस आउटपुट को पोस्ट करने के तुरंत बाद। अद्यतन, अब, ऊपर। ;-)

आप जिस पायथन 3.5 एनवी पर चित्र बना रहे थे, उसमें अभी भी पाइप से स्किकिट-लर्न है, जो पानी को काफी हद तक खराब कर देता है। सुनिश्चित नहीं हैं कि आपकी मशीन पर क्या हो रहा है, विशेष रूप से क्योंकि आप अपने रूट एनवी में scikit-learn आयात भी नहीं कर सकते हैं; मुझे लगता है कि py35 env में scikit-learn कहीं और से खींचा जा रहा है जिसे आप नहीं चाहते हैं। यदि आप अन्य पैकेजों के साथ इस तरह की भविष्य की समस्याओं से बचना चाहते हैं, तो मैं आपके $PATH और $PYTHONPATH की जांच करूंगा, लेकिन यह देखकर अच्छा लगा कि यह वैसे भी "काम" कर रहा है।

आह .. अच्छे अंक! ;-)

अद्यतन करें: अरे - अच्छी पकड़ (चतुर, लोगों को वहाँ से बाहर निकालना; ;-) !! मुझे अपने $PYTHONPATH के साथ समस्या हुई है, जो इस साल की शुरुआत में मेरे Python IDE के रूप में PyCharm के मेरे उपयोग से उत्पन्न हुई थी। उन्हें हल करने के लिए, मैंने अपनी PyCharm रूट निर्देशिका में एक my_script.pth बनाया, जिसने मेरे PYTHONPATHS को सूचीबद्ध किया, मेरे कोंडा-स्थापित Pyhton पैकेज फ़ोल्डरों में उस *.pth फ़ाइल के सिम्लिंक के साथ; जैसे

/home/victoria/.local/lib/python3.5/site-packages/my_scripts.pth
# symlink to: /home/victoria/PycharmProjects/scripts/my_scripts.pth

[मुझे पता है: यह जटिल है, लेकिन मुझे इसे करने की ज़रूरत है।] लंबी कहानी छोटी मैं वास्तव में गेनी को अपने (बहु-मंच) आईडीई/संपादक के रूप में पसंद करता हूं, इसलिए मैंने बाद में उन पथों को दोहराया/अपडेट किया, उदाहरण के लिए

/home/victoria/.local/lib/python3.5/site-packages/my_scripts.pth
# symlink (now!) to: /home/victoria/GeanyProjects/Victoria/scripts/my_scripts.pth

मेरी (गेनी) my_scripts.pth ($PYTHONPATH) फ़ाइल इंगित कर रही थी

/home/victoria/.local/lib/python2.7

... जो, मुझे विश्वास है, समस्या हो सकती है?