XGBoost找不到滑板
我正在用XGBoost做实验，却被一个我搞不懂的错误所阻碍。我已经在活动环境中安装了sklearn，并且可以通过在同一个笔记本上训练sklearn来验证它。当我试图训练一个XGBoost模型时，我得到了误差XGBoostError: sklearn needs to be installed in order to use this module
这样做是可行的：
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=200, random_state=0, n_jobs=-1)这会引发异常：
clf = xgb.XGBClassifier(max_depth=3, n_estimators=300, learning_rate=0.05).fit(train_X, train_y)UPDATE:使用完全相同的代码和导入创建了一个PyCharm模块，它毫无例外地执行。所以这似乎是木星笔记本的问题。PyCharm指向与笔记本相同的Anaconda环境。
更新2:创建一个新笔记本，并从抛出异常的笔记本中复制代码。代码在新笔记本上运行正常。叹一口气。案子结了。
回答 4
Stack Overflow用户
发布于 2018-04-26 02:38:49
遇到同样的问题时，我已经安装了sklearn 后，安装了xgboost ，而我的jupyter笔记本正在运行。通过重新启动我的木星笔记本服务器，xgboost能够找到sklearn的安装。
在另一个新环境中测试了这一点，在此环境中，我已经安装了sklearn ，然后安装了xgboost ，然后启动了我的jupyter笔记本，没有出现问题。
Stack Overflow用户
发布于 2019-12-31 08:31:03
我在一个更复杂的项目中遇到了同样的错误，在发布了一个新版本之后，它突然失败了。
幸运的是，在我的例子中，我有了每个版本的docker映像，并且能够使用pip freeze查看更改的内容。
在这两个版本中，我都使用了xgboost==0.81，使用的版本是scikit-learn==0.21.3，而在新版本中使用的是scikit-learn==0.22
令人惊讶的是，这就是造成这一问题的原因。我尝试卸载和重新安装xgboost，并将scikit-learn还原为最初的版本，但仍然没有成功(即使在确保一个接一个地按正确的顺序安装之后)。
导致这个问题的原因是numpy从1.17.4升级到1.18.0。把它还给我解决了(不知道为什么)
这是ubuntu上的python3.6
Stack Overflow用户
发布于 2021-04-03 09:57:51
我也有过同样的问题。所有已经给出的答案都没有用。我也试过降低numpy版本的级别，因为据说它在其他论坛上起作用。
我最终重新安装了Anaconda，然后再次安装了pip。这个成功了。
https://stackoverflow.com/questions/49353243
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