Scikit-learn: 업데이트 후 : ImportError: Windows 컴퓨터에 model_selection이라는 모듈이 없습니다.

model_selection 모듈은 다음 릴리스(0.18)에서만 사용할 수 있습니다. 이전 cross_validation 모듈을 사용해야 합니다!

이것은 버그가 아니므로 닫습니다.

알겠습니다. 하지만 exercise_02_sentiment.py 파일에 대한 작업 코드를 얻는 데 도움을 주실 수 있습니까?
http://scikit-learn.org/stable/tutorial/text_analytics/working_with_text_data.html에서
쓰여진대로
이 튜토리얼의 소스는 scikit-learn 폴더에서 찾을 수 있습니다.
scikit-learn/doc/tutorial/text_analytics/

안정적인 문서 웹사이트에서 코드를 다운로드하거나 리포지토리에서 0.17.X 분기를 체크아웃할 수 있습니다.

이 문제는 2016년 1월에 종료되었지만 여전히 관련성이 있습니다(2016년 10월). 해결책:

 ## [2016-10-19] Python 3.5 가상 환경
 (py35) [victoria @victoria ~]$ conda 설치 scikit-learn
 ...
 다음 새 패키지가 설치됩니다.
 scikit 학습: 0.18-np111py35_0
 ...
 (py35) [victoria @victoria ~]$ 콘다 목록 | 그렙 사이킷
 사이킷런 0.18 np111py35_0 
 ## 파이썬 3.5:
 >>> sklearn.model_selection import train_test_split에서
 역추적(가장 최근 호출 마지막):
 파일 "", 1행, 에서
 ImportError: 'sklearn.model_selection'이라는 모듈이 없습니다.
 ## 껍데기:
 $ conda install -f scipy
 ...
 다음 새 패키지가 설치됩니다.
 사이피: 0.18.1-np111py35_0
 ...
 ## Python: 동일한 가져오기 오류!! 으어어어어어.......
 ## http://scikit-learn.org/stable/install.html
 "이미 numpy 및 scipy가 제대로 설치되어 있는 경우 scikit-learn을 설치하는 가장 쉬운 방법은 pip를 사용하는 것입니다.

 pip install -U scikit-learn

 또는 콘다:

 conda 설치 scikit-learn"
 $ pip install -U scikit-learn
 scikit-learn 수집
 scikit_learn-0.18-cp35-cp35m-manylinux1_x86_64.whl(11.3MB) 다운로드
 100% |████████████████████████████████| 11.3MB 162kb/s 
 수집된 패키지 설치: scikit-learn
 기존 설치 발견: scikit-learn 0.17.1
 지원 중단: distutils 설치 프로젝트(scikit-learn) 제거는 더 이상 사용되지 않으며 향후 버전에서 제거될 예정입니다. distutils 프로젝트를 제거하면 프로젝트가 부분적으로 제거되기 때문입니다.
 scikit-learn-0.17.1 제거:
 scikit-learn-0.17.1을 성공적으로 제거했습니다.
 scikit-learn-0.18을 성공적으로 설치했습니다.
 ## 이제 성공적으로 가져올 수 있습니다:
 (py35) [빅토리아 @victoria ~]$P
 [피: 파이썬]
 Python 3.5.2(기본값, 2016년 6월 28일, 08:46:01) 
 [GCC 6.1.1 20160602] 리눅스에서
 자세한 내용을 보려면 "도움말", "저작권", "크레딧" 또는 "라이센스"를 입력하십시오.
 >>> sklearn.model_selection import train_test_split에서
 >>> 
 >>> [Ctrl-D / 종료]
 (py35) [빅토리아 @ 빅토리아 ~]$ ## :-D

 QED

흠, @victoriastuart 문제가 없는 것 같습니다. conda install scikit-learn 환경에 / 환경을 활성화하고 있는 것이 확실합니까? 환경에 python이 있습니까?

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
>>>

@nelson-liu: 제안해 주셔서 감사합니다... 예: 저는 내내 Python 3.5 가상 환경에서 작업했습니다(터미널; Python). 내 대답에 따라 지금 일하고 있습니다. :-)

@victoriastuart 이것은 당신에게 일어난 일이라고 확신합니다(큰 빨간 상자 참조):
http://scikit-learn.org/dev/install.html#canopy -and-anaconda-for-all-supported-platforms

pip로 설치한 conda로 패키지를 업그레이드하지 마십시오. 이거 작동 안 할거야. setuptools 버그입니다.

@amueller -- 여기 문제가 있습니다: 저는 CONDA가 설치된 venv에 있습니다: 처음에는 sklearn이 존재하지 않는다고 확신합니다(이 venv에서 이전에 사용하지 않았으므로 이전에 설치되지 않았을 것입니다. , 예를 들어 pip를 통해; 그럼에도 불구하고, 나는 항상 pip보다 conda를 선호합니다 -- 먼저, 내 환경에서 -- pip를 최후의 수단으로 사용):

 (py35) [victoria @victoria ~]$ conda 설치 scikit-learn
 패키지 메타데이터를 가져오는 중 .......
 패키지 사양 해결: ...........
 /home/victoria/anaconda3/envs/py35 환경에 설치하기 위한 패키지 계획:
 다음 패키지가 다운로드됩니다.
 패키지 | 짓다
 ---------------------------|-----------------
 numpy-1.11.2 | py35_0 6.1MB
 scipy-0.18.1 | np111py35_0 30.4MB
 scikit-learn-0.18 | np111py35_0 10.8MB
 테아노-0.8.2 | py35_0 3.7MB
 -------------------------------------------------- ----------
 총계: 51.0MB
 다음 새 패키지가 설치됩니다.
 scikit 학습: 0.18-np111py35_0 
 다음 패키지가 업데이트됩니다.
 천체: 1.1.2-np110py35_0 --> 1.2.1-np111py35_0 
 병목 현상: 1.0.0-np110py35_1 --> 1.1.0-np111py35_0 
 matplotlib: 1.5.1-np110py35_0 --> 1.5.1-np111py35_0 
 numpy: 1.10.4-py35_2 --> 1.11.2-py35_0 
 사이피: 0.17.1-np110py35_1 --> 0.18.1-np111py35_0
 테아노: 0.7.0-np110py35_0 --> 0.8.2-py35_0 
 계속([y]/n)? 
 [... 스킵 ...]

참고:

다음 새 패키지가 설치됩니다: scikit-learn: 0.18-np111py35_0

요약하면: 표준 및 sklearn-recommended(http://scikit-learn.org/stable/install.html) 절차에 따라 sklearn을 설치합니다. 분명히 OK(경고 없음)를 설치한 다음 사용하려고 합니다. 실패 난해한 오류 메시지와 함께 가져오기 >> Google 검색 >> 이 페이지. 이것저것(sklearn viz-a-viz NumPy 또는 SciPy, ...)에 대한 모든 세부 사항에 감사드립니다. 그러나 요점은 사용자로서 이 문제를 해결하기 위해 작업해야 한다는 것입니다. 스레드) 일부 사용자를 위해 진행 중입니다.

문제는 실제로 stackoverflow 답변이 아직 conda/pip에 게시되지 않은 코드를 참조했다는 것입니다(2주 전에 그렇게 했으므로 당연히 코드는 그때까지 conda/pip 설치 버전에서 작동하지 않았습니다). 귀하의 문제는 약간 관련이 없는 것 같지만 상관없이 문제가 해결되어 기쁩니다.

@nelson-liu: lol 감사합니다 -- 그리고 이 프로젝트/개발에 관련된 모든 사람들. 나는 그것이 엄청나게 복잡하고 여기에 보고된 것과 같은 합병증은 피할 수 없는 현실이라는 것을 압니다. 어쨌든 내 sklearn 설치는 위에 요약된 것처럼 지금 작동하는 것 같습니다. [몇 시간 안에 사용을 시작하겠습니다.] 위의 논의가 다른 사람들에게 정보를 제공하거나 도움이 되기를 바랍니다. 다시 한 번, 많은 감사를 드립니다! :-)

@victoriastuart im 추측컨데 conda 환경이 더 이상 없다고 가정하고/다시 재현할 수는 없지만 무엇을 보고 싶은지 궁금합니다.

>>> import sklearn
>>> sklearn.__version__

(나는 그것이 우리가 생각하는 것과는 다른데, 즉 0.18이 아닌 것으로 예상하고 있다).
$PYTHONPATH 및 다른 위치에서 scikit-learn을 그리는 데 문제가 있는 것 같습니다. 그러한 오류를 수정하면 다른 패키지와 함께 그러한 오류를 피할 수 있기를 바랍니다.

@nelson-liu : 네, 문제 없습니다! ;-)

 --------------------------
 파이썬 3.5 VENV(py35 | p3):
 --------------------------
 [victoria @victoria Vancouver]$ p3
 [Anaconda Python 3.5 venv(소스 활성화 py35)]
 (py35) [victoria @victoria Vancouver]$ which python
 /home/victoria/anaconda3/envs/py35/bin/python
 (py35) [victoria @victoria Vancouver]$ 콘다 목록 | egrep -wi 'scikit|numpy|scipy'
 numpy 1.11.2 py35_0
 사이킷런 0.18 np111py35_0
 사이피 0.18.1 np111py35_0
 (py35) [victoria @victoria Vancouver]$ pip list | egrep -wi 'scikit|numpy|scipy'
 numpy (1.11.1)
 scikit 이미지 (0.12.3)
 사이킷런 (0.18)
 사이피 (0.17.0)
 (py35) [victoria @victoria Vancouver]$ P
 [피: 파이썬]
 Python 3.5.2(기본값, 2016년 6월 28일, 08:46:01)
 [GCC 6.1.1 20160602] 리눅스에서
 자세한 내용을 보려면 "도움말", "저작권", "크레딧" 또는 "라이센스"를 입력하십시오.
 >>> sklearn.model_selection import train_test_split에서
 >>> sklearn 가져오기
 >>> sklearn.__version__
 '0.18'
 >>> 종료()
 (py35) [victoria @victoria Vancouver]$ SD
 [Anaconda venv 비활성화(소스 비활성화)]
 [victoria @victoria Vancouver]$
 ------------------------------------------
 호스트(가상이 아닌) 환경(PYTHON 3.5):
 ------------------------------------------
 [victoria @victoria Vancouver]$ which python
 /usr/bin/파이썬
 [victoria @victoria Vancouver]$ 콘다 목록 | egrep -wi 'scikit|numpy|scipy'
 numpy 1.11.1
 numpy 1.10.4 py35_1
 사이킷 이미지 0.12.3 np110py35_0
 사이킷런 0.18
 사이킷 런 0.17.1 np110py35_0
 사이피 0.17.0 np110py35_2
 [victoria @victoria Vancouver]$ 핍 리스트 | egrep -wi 'scikit|numpy|scipy'
 [victoria @victoria Vancouver]$ P
 [피: 파이썬]
 Python 3.5.2(기본값, 2016년 6월 28일, 08:46:01)
 [GCC 6.1.1 20160602] 리눅스에서
 자세한 내용을 보려면 "도움말", "저작권", "크레딧" 또는 "라이센스"를 입력하십시오.
 >>> sklearn.__version__
 역추적(가장 최근 호출 마지막):
 파일 "", 1행, 에서
 NameError: 'sklearn' 이름이 정의되지 않았습니다.
 >>> sklearn 가져오기
 역추적(가장 최근 호출 마지막):
 파일 "", 1행, 에서
 ImportError: 'sklearn'이라는 모듈이 없습니다.
 >>>
 --------------------------
 파이썬 2.7 VENV(py27 | p2):
 --------------------------
 [victoria @victoria Vancouver]$ p2
 [Anaconda Python 2.7 venv(소스 활성화 py27)]
 (py27) [victoria @victoria Vancouver]$ 콘다 목록 | egrep -wi 'scikit|numpy|scipy'
 numpy 1.11.1
 numpy 1.10.4 py27_1
 사이킷 이미지 0.12.3 np110py27_0
 사이킷런 0.17.1 np110py27_0
 사이피 0.17.1
 사이피 0.17.0 np110py27_0
 (py27) [victoria @victoria Vancouver]$ pip list | egrep -wi 'scikit|numpy|scipy'
 numpy (1.11.1)
 scikit 이미지 (0.12.3)
 사이킷런(0.17.1)
 사이피 (0.17.1)
 (py27) [victoria @victoria Vancouver]$ P
 [피: 파이썬]
 Python 2.7.12 |Anaconda 사용자 지정(64비트)| (기본값, 2016년 7월 2일, 17:42:40)
 linux2의 [GCC 4.4.7 20120313(Red Hat 4.4.7-1)]
 자세한 내용을 보려면 "도움말", "저작권", "크레딧" 또는 "라이센스"를 입력하십시오.
 Anaconda는 Continuum Analytics에서 제공합니다.
 http://continuum.io/thanks 및 https://anaconda.org를 확인하십시오.
 >>> sklearn 가져오기
 >>> sklearn.__version__
 '0.17.1'
 >>>
 (py27) [victoria @victoria Vancouver]$

AFAIK, 내 Python 2.7 환경은 어제 (py35) 환경에 설치하기 전에 내 Python 3.5 환경과 "유사"했을 것입니다.

죄송합니다. 이전에 문제가 있었던 conda 설치 scikit-learn을 의미했습니다. 이것은 문제를 해결하기 위해 설치한 pip 설치 프로그램입니다. 여기에서 train_test_split 가져올 수 있는 것 같으므로 python은 아마도 pip에서 그림을 그릴 것입니다. pip를 통해 설치한 항목을 제거한 경우(따라서 ImportError가 있었던 상태로 되돌아가는 경우) 어떨지 궁금합니다.

@nelson-liu : 네 / 죄송합니다! 나는 그 결과를 게시한 직후 깨달았습니다. 지금, 위의 업데이트되었습니다. ;-)

당신이 그리는 python3.5 env에는 여전히 pip에서 scikit-learn이 있어 물을 상당히 흐리게 만듭니다. 특히 루트 환경에서 scikit-learn을 가져올 수 없기 때문에 컴퓨터에서 무슨 일이 일어나고 있는지 확신할 수 없습니다. py35 환경의 scikit-learn이 원하지 않는 다른 곳에서 가져온 것이라고 생각합니다. 다른 패키지에서 이와 같은 향후 문제를 피하려면 $PATH 및 $PYTHONPATH를 확인하지만 어쨌든 "작동"한다는 것을 확인하는 것이 좋습니다.

아 .. 좋은 점! ;-)

업데이트: 이봐 -- 좋은 캐치 올해 초 Python IDE로 PyCharm을 사용한 결과 $PYTHONPATH에 문제가 발생했습니다. 이 문제를 해결하기 위해 PyCharm 루트 디렉터리에 my_script.pth를 만들었습니다. 여기에는 PYTHONPATHS가 나열되어 있으며, conda가 설치된 Pyhton 패키지 폴더에 해당 *.pth 파일에 대한 심볼릭 링크가 있습니다. 예

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

[알고 있습니다: 복잡하지만 해야 했습니다.] 간단히 말해서 저는 Geany를 제 (다중 플랫폼) IDE/편집기로 선호하므로 나중에 해당 경로를 복제/업데이트했습니다. 예를 들어

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

내 (Geany) my_scripts.pth ($PYTHONPATH) 파일이 가리키는

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

... 어느 것이 문제였을까요?