AttributeError: 'SMOTE' object has no attribute '_validate_data'

Question

我正在使用 SMOTE 对我的数据（多类）进行重采样。

sm = SMOTE(random_state=1)
X_res, Y_res = sm.fit_resample(X_train, Y_train)

但是，我收到此属性错误。有人可以帮忙吗？

Answer 1

欢迎来到 SO！对于你的下一个问题，你可能想要包括你正在使用的 python、sklearn 和 imblearn 的版本。

我自己运行遇到了同样的问题，开发人员已经注意到了： https://github.com/scikit-learn-contrib/imbalanced-learn/issues/727

可能想关注此页面，看看未来几天是否会发布解决方案。这似乎是关于安装 imblearn 后 sklearn 库没有被正确清理的问题。

更新
这可以通过将 sklearn 更新到 0.23 或更高版本来解决。这对你来说应该是可能的：
pip update scikit-learn
或者
conda update scikit-learn

Answer 2

虽然更新 sklearn 对我也不起作用，但是设置一个新环境确实有效，正如答案中提到的 link https://github.com/scikit-learn-contrib/imbalanced-learn/issues/727 中提供的解决方案之一所建议的那样。

Answer 3

Up/Downgrading scikit-learn 不工作？

我的OS：Ubuntu MATE 18.04 x64

遇到了同样的问题并尝试了其他解决方案无济于事。

我最初使用的是 python 3.7.7，后来改用 python 3.6.8 才开始工作。

蟒蛇

conda create -n myenv python=3.6.8
conda activate myenv
pip install scikit-learn
pip install imblearn

VirtualEnv - 你需要 python 3.6.8 已经安装在你的系统上

virtualenv --python=python3.6 myenv
source myenv/bin/activate
pip install scikit-learn
pip install imblearn

验证版本

import sklearn
sklearn.__version__
>>> '0.23.1'
import imblearn
imblearn.__version__
>>> '0.7.0'

...
# Now works
X_res, Y_res = sm.fit_resample(X_train, Y_train)

Answer 4

简答

您需要将 scikit-learn 升级到版本 0.23.1。

长答案

imbalanced-learn 的最新版本 0.7.0 似乎对 scikit-learn v0.23.1 有未记录的依赖。如果您的 scikit-learn 为 0.22 或以下，它会给您 AttributeError: 'SMOTE' object has no attribute '_validate_data'。

如果您使用 Anaconda，安装 scikit-learn 版本 0.23.1 可能会很棘手。 conda update scikit-learn 可能不会更新 scikit-learn 版本 0.23 或更高版本，因为 Conda 目前拥有的最新 scikit-learn 版本是 0.22.1。如果您尝试使用 conda install scikit-learn=0.23.1 或 pip install scikit-learn==0.23.1 安装它，您将进行大量的兼容性检查并且安装可能不会很快。因此，在 Anaconda 中安装 scikit-learn 版本 0.23.1 的最简单方法是使用最少的包创建一个新的虚拟环境，这样就很少或没有冲突问题。然后，在新的虚拟环境中安装 scikit-learn 版本 0.23.1，然后安装 imbalanced-learn.

版本 0.7.0

conda create -n test python=3.7.6
conda activate test
pip install scikit-learn==0.23.1
pip install imbalanced-learn==0.7.0

最后，您需要在新的虚拟环境中重新安装 IDE 才能使用这些包。

但是，一旦 scikit-learn 版本 0.23.1 在 Conda 中可用并且没有兼容性问题，您可以直接在基础环境中安装它。

Answer 5

收到的错误是：AttributeError：'SMOTE'对象没有属性'_validate_data'

根本原因：需要scikit-learn 0.23，但在conda - python 3.7中我们只有scikit-learn 0.22

解决方案：使用python3.6.8 创建虚拟环境并安装scikit-learn 0.23，如下所示

为 python 3.6.8
创建虚拟环境
PS C:\Users\harish\Documents> conda create -n myenv python=3.6.8
激活环境

PS C:\Users\harish\Documents> conda 激活 myenv
安装scikit-learn并在虚拟环境中学习

PS C:\Users\harish\Documents> pip 安装scikit-learn PS C:\Users\harish\Documents> pip install imblearn --user 注意：这会更新 scikit-learn .... 收集 scikit-learn>=0.23 PS C:\Users\harish\Documents> conda 列表注意：它应该是 0.23 ... scikit-learn 0.23.2 pypi_0 pypi
激活内核

PS C:\Users\harish\Documents> python -m ipykernel install --user --name=myenv 在 C:\Users\harish\AppData\Roaming\jupyter\kernels\myenv 中安装了 kernelspec myenv PS C:\Users\harish\Documents> cd C:\Users\harish\AppData\Roaming\jupyter\kernels\myenv

PS C:\Users\harish\AppData\Roaming\jupyter\kernels\myenv> ls

Mode                LastWriteTime         Length Name
----                -------------         ------ ----
-a----        8/23/2020   6:41 PM            185 kernel.json
-a----        1/28/2020   2:18 AM           1084 logo-32x32.png
-a----        1/28/2020   2:18 AM           2180 logo-64x64.png

PS C:\Users\harish\AppData\Roaming\jupyter\kernels\myenv>猫kernel.json

{
 "argv": [
  "C:\Users\harish\Anaconda3\python.exe",
  "-m",
  "ipykernel_launcher",
  "-f",
  "{connection_file}"
 ],
 "display_name": "myenv",
 "language": "python"
}

在你正在工作的Notebook中，Kernel>>Cange Kernel>>New Env

Answer 6

步骤 1- 打开你的 jupyter notebook

步骤 2 - 输入 pip install --upgrade scikit-learn

步骤 3 - 重启内核

照原样按照所有步骤完成！！（已升级）

Answer 7

升级 sklearn 和 imblearn 对我有用

!pip install --upgrade scikit-learn
!pip install --upgrade imblearn

AttributeError: 'SMOTE' object has no attribute '_validate_data'

AttributeError: 'SMOTE' object has no attribute '_validate_data'

python

scikit-learn

imblearn

imbalanced-data

Up/Downgrading scikit-learn 不工作？