ImportError: No module named 'sklearn.cross_validation'の対処

概要

　sklearnで書籍やネットに掲載されているコードを実行した結果、表題のようなエラーが出ることがある。

　一例をあげる。

>>> from sklearn.cross_validation import cross_val_score
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ImportError: No module named 'sklearn.cross_validation'

　こういうエラーが出たときの対処について説明する。

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原因

　sklearnのバージョンの不一致が原因。

　sklearn 0.20からcross_validationモジュールは消滅し、代わりにmodel_selectionモジュールを使うことになった。
　（model_selectionモジュール自体は0.19とかでも存在する）

　なお、sklearnのバージョンは次のようなコマンドで確認できる。ただし、環境によっては微妙にコマンドが違う可能性もある（pip3だったりcondaだったり。常識的なことだが、念のために書いておく）。

$ pip show scikit-learn
Name: scikit-learn
Version: 0.20.0  # バージョン
Summary: A set of python modules for machine learning and data mining
Home-page: http://scikit-learn.org
Author: None
Author-email: None
License: new BSD
Location: ***  # インストール先
Requires: numpy, scipy
Required-by: sklearn

対処

　基本的にはcross_validationモジュールに存在した関数・クラス等はmodel_selectionモジュールに移動している。なので、以下のように書き換えれば正常に動作する。

# 古い書き方
from sklearn.cross_validation import cross_val_score

# 新しい書き方
from sklearn.model_selection import cross_val_score

　ただし、一部で使い方の変わっているクラスなどがあるので注意。KFoldクラスが例として挙げられる。変更点はドキュメントを見て確認する必要がある。

class sklearn.cross_validation.KFold(n, n_folds=3, shuffle=False, random_state=None)

sklearn.cross_validation.KFold — scikit-learn 0.19.2 documentation

class sklearn.model_selection.KFold(n_splits=’warn’, shuffle=False, random_state=None)

sklearn.model_selection.KFold — scikit-learn 0.20.2 documentation

　ところで実際問題として、cross_validationモジュールが将来的に消滅することは数年前からの規定事項だったので、cross_validationモジュールを使っている書籍やサイトは情報が古いと言わざるを得ない。なので、場合によっては、その情報源は切り捨てる（使いものにならないとみなす）ことも考慮する。

　どうしてもコードを書き換えないで使いたければ、古いバージョンのsklearnにダウングレードするという手はある。おすすめはできないが、一つの方法ではある。

$ pip uninstall scikit-learn
$ pip install scikit-learn==0.19

まとめ

　機械学習が流行り始めてから5年くらいは経っているので、そろそろ古い情報に惑わされる人も増えてきていると思う。

　どんなことにも言えるけど、情報の鮮度を意識することが重要。