python-3.x - 无法导入 cross_validation

Question

在构建新的神经网络时，我似乎无法拆分数据。由于某些未知原因，它不会导入 train.test.split

ImportError：无法导入名称“cross_validation”

#split dataset in result y and data X
X = np.array(df.drop(['Survived'],1)) # not sure why this wasnt needed
y = np.array(df['Survived'])
X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(X,y,test_size=0.2)

我尝试了各种方法来导入该 sklearn 函数（已标记）：

#from sklearn.model_selection import GridSearchCV, KFold
#from sklearn import module_selection # =>   cross_validation.train_test_split
#from sklearn import cross_validation
#from sklearn.svm.libsvm import cross_validation
#from sklearn import preprocessing, cross_validation

from sklearn import preprocessing, cross_validation
 #here are the machine algorythms
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier  
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB    #added myself (https://machinelearningmastery.com/compare-machine-learning-algorithms-python-scikit-learn/)
from sklearn import model_selection
from sklearn.metrics import classification_report, accuracy_score

我的背景我是 python 的初学者，我在 C# 中制作了手动（从头开始）神经网络 RNN LSTN，但不是在 python 中现在我想接受 kaggle Titanic 挑战（所以我不能在这里发布我的所有代码，但我展示仅限此问题区域）

使用的版本：
python：3.6.6
python：由 conda-forge 打包
python：（默认，2018 年 7 月 26 日，11:48:23）[MSC v.1900 64 位（AMD64）]
keras：配置为 > tensorflow 1.9.0
熊猫：0.23.4
numpy：1.15.2
sklearn：0.20.0
matplotlib：3.0.0

另外请注意，该函数本身可以在使用相同内核的其他 jupyter 笔记本中运行，（我什至尝试了他们的导入行）但现在它不起作用。

标签： python-3.xscikit-learn

Answer 1

我遇到了同样的问题，发现是版本问题

如果您使用的是旧版 Jupiter 笔记本

from sklearn.cross_validation import train_test_split

或使用这个

from sklearn.model_selection import train_test_split