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Scikit learn（Python 3.5）：我是否需要导入库才能使其工作？

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我正在通过Python Data Science Essentials (2nd Edition)工作 .

该书提供以下代码：

chosen_random_state = 1
X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(X, y, test_size=0.30, ran-dom_state=chosen_random_state)
print ("(X train shape %s, X test shape %s, \ny train shape %s, y test shape %s" \
% (X_train.shape, X_test.shape, y_train.shape, y_test.shape))
h1.fit(X_train,y_train)
print (h1.score(X_test,y_test))

当我尝试运行它时，我收到以下错误：

------------------------------------------------- -------------------------- NameError Traceback（最近一次调用last）in（）1 chosen_random_state = 1 ----> 2 X_train，X_test ，y_train，y_test = cross_validation.train_test_split（X，y，test_size = 0.30，random_state = chosen_random_state）3 print（“（X列车形状％s，X测试形状％s，\ ny列车形状％s，y测试形状％s） “％（X_train.shape，X_test.shape，y_train.shape，y_test.shape））4 h1.fit（X_train，y_train）5 print（h1.score（X_test，y_test））NameError：名称'cross_validation'未定义

我怀疑我可能要导入一本书没有提及的图书馆 . 我搜索了手册，但找不到这个功能 . 这是我需要创建的功能还是有人可以指向相关的库？

python python-3.x scikit-learn

3 回答

  • 0

    你应该导入

    from sklearn import cross_validation

    确保你已经安装了sklearn . 有关如何安装的说明，请参见this

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  • 5

    cross_validation 的子模块 sklearn 是deprecated . 你应该使用 module_selection instead

    from sklearn import module_selection

...
X_train, X_test, y_train, y_test = module_selection.train_test_split(X, y, test_size=0.30, ran-dom_state=chosen_random_state)
...
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  • 0

    你必须导入：

    from sklearn.svm.libsvm import cross_validation
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