Loading XGBoost Model: ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.preprocessing._label'
Loading XGBoost Model: ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.preprocessing._label'
我在使用以下代码加载预训练的 xgboost 模型时遇到问题：
xgb_model = pickle.load(open('churnfinalunscaled.pickle.dat', 'rb'))
当我这样做时，出现以下错误：
ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-29-31e7f426e19e> in <module>()
----> 1 xgb_model = pickle.load(open('churnfinalunscaled.pickle.dat', 'rb'))
ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.preprocessing._label'
我没有在网上看到任何内容，因此非常感谢您的帮助。
我能够解决我的问题。只需将 scikit-learn 从 0.21.3 更新到 0.22.0 似乎就可以解决问题。在此过程中，我还必须将 pandas 版本更新为 0.25.2。
此 link 中提供了提示：https://www.gitmemory.com/vruusmann，其中指出：
在 Scikit-Learn 版本从 0.21.X 升级到 0.22.X 期间，许多模块被重命名（通常，通过在模块名称前添加下划线字符）。例如，sklearn.preprocessing.label.LabelEncoder 变成了 sklearn.preprocessing._label.LabelEncoder.
我在使用以下代码加载预训练的 xgboost 模型时遇到问题：
xgb_model = pickle.load(open('churnfinalunscaled.pickle.dat', 'rb'))
当我这样做时，出现以下错误：
ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-29-31e7f426e19e> in <module>()
----> 1 xgb_model = pickle.load(open('churnfinalunscaled.pickle.dat', 'rb'))
ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.preprocessing._label'
我没有在网上看到任何内容，因此非常感谢您的帮助。
我能够解决我的问题。只需将 scikit-learn 从 0.21.3 更新到 0.22.0 似乎就可以解决问题。在此过程中，我还必须将 pandas 版本更新为 0.25.2。
此 link 中提供了提示：https://www.gitmemory.com/vruusmann，其中指出：
在 Scikit-Learn 版本从 0.21.X 升级到 0.22.X 期间，许多模块被重命名（通常，通过在模块名称前添加下划线字符）。例如，sklearn.preprocessing.label.LabelEncoder 变成了 sklearn.preprocessing._label.LabelEncoder.