我正在尝试使用train_test_split函数并写：
from sklearn.model_selection import train_test_split
，这会导致
ImportError: No module named model_selection
为什么呢？以及如何克服？
答案 0 :(得分：145)
我猜你的scikit-learn版本错误，类似的情况被描述为here on GitHub。以前（v0.18之前），train_test_split位于cross_validation模块中：
from sklearn.cross_validation import train_test_split
但是，现在它在model_selection模块中：
from sklearn.model_selection import train_test_split
因此您需要最新版本。
要升级到至少版本0.18，请执行：
pip install -U scikit-learn
（或pip3，具体取决于您的Python版本）。如果您以不同的方式安装它，请确保使用其他方法进行更新，例如使用Anaconda时。
答案 1 :(得分：23)
conda update scikit-learn
答案 2 :(得分：8)
导入GridSearchCV时遇到此问题。
刚刚将sklearn.model_selection更改为sklearn.grid_search。
答案 3 :(得分：6)
我在使用Jupyter Notebook时遇到了同样的问题，无论我在Python 3中更新了什么，conda，我都无法进入Jupyter：
import sklearn
print (sklearn.__version__)
0.17.1
到SHOW scikit-learn-0.18.1
最后，我删除了Anaconda3和Jupyter笔记本并重新安装了新的。我得到了它的工作。
http://ukitech.blogspot.com/2017/02/sklearnmodelselection.html
答案 4 :(得分：4)
sudo pip install sklearn
安装sklearn后
from sklearn.model_selection import train_test_split
工作正常
答案 5 :(得分：3)
要安装scikit-learn 18.0版，我使用了两个命令：
conda更新scikit学习
pip install -U scikit-learn
但是它不起作用。出现问题“无法安装'scikit-learn'。这是一个distutils安装的项目，因此我们无法准确确定属于该文件的哪些文件，这只会导致部分卸载”。
最后，我可以使用以下命令进行安装：
pip install --user --upgrade scikit-learn == 0.18.0
答案 6 :(得分：2)
正如@linusg所说，一个选项就是导入交叉验证，如下所示：
from sklearn import cross_validation
X_train,X_test,y_train,y_test = cross_validation.train_test_split(X,y,test_size=0.3)
答案 7 :(得分：1)
将一些信息添加到@linusg的上一个答案：
sklearn会保留所有更改的发布历史记录。想想不时检查一下。 Here是文档的链接。
正如您在版本0.18的文档中所看到的，创建了一个名为model_selection的新模块。因此，它在以前的版本中并不存在。
更新sklearn，它会有效！
答案 8 :(得分：1)
sklearn 0.20.0的最新稳定版本具有 train_test_split 在model_selection下，不在 cross_validation
下为了检查您的sklearn版本：
导入sklearn 打印（sklearn。版本） 0.20.2
答案 9 :(得分：0)
您的sklearn版本过低，model_selection由0.18.1导入，因此请更新sklearn版本。
答案 10 :(得分：0)
2016年9月下旬，SciKit Learn 0.18发布了，代码略有变化。现在，使用SciKit Learn 0.18，可以从model_selection而不是cross_validation导入train_test_split函数。
from sklearn.cross_validation import train_test_split
已更改为：
from sklearn.model_selection import train_test_split
GridSearchCV也发生了同样的事情。
谢谢大家！