AttributeError：“SMOTE”对象没有属性“_validate_data”

Question

我正在使用 SMOTE 重新采样我的数据（多类）。

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

升级 sklearn 和 imblearn 对我有用

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

Answer 2

第 1 步- 打开你的 jupyter 笔记本

第 2 步 - 键入 pip install --upgrade scikit-learn

第 3 步 - 重启内核

照原样按照所有步骤完成！（升级）

Answer 3

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

1. 为 python 3.6.8 创建虚拟环境

   PS C:\Users\harish\Documents> conda create -n myenv python=3.6.8

2. 激活环境

   PS C:\Users\harish\Documents> conda 激活 myenv

3. 在虚拟环境中安装 scikit-learn 和 imblearn

   PS C:\Users\harish\Documents> pip install 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

4. 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 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> cat kernel.json

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

5. 在你正在工作的笔记本中，内核>>Cange Kernel >> New Env

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 存在未记录的依赖关系。如果您的 scikit-learn 为 0.22 或更低，它将为您提供 AttributeError: 'SMOTE' object has no attribute '_validate_data'。

如果您使用的是Anaconda，安装scikit-learn 0.23.1 版可能会很棘手。 conda update scikit-learn 可能不会更新 scikit-learn 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，您将获得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，以便减少或没有冲突问题。然后，在新的虚拟环境中安装scikit-learn 0.23.1 版，然后安装imbalanced-learn 0.7.0 版。

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 才能使用这些软件包。

但是，一旦scikit-learn 0.23.1 版在 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

升级/降级 scikit-learn 不起作用？

我的操作系统：Ubuntu MATE 18.04 x64

遇到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，后来改为使用python 3.6.8。

蟒蛇

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

VirtualEnv - 你需要已经在你的系统上安装了 python 3.6.8

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 6

虽然更新 sklearn 对我也不起作用，但是设置一个新环境确实如此，正如答案中提到的链接 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 7

欢迎来到 SO！对于像这样的下一个问题，您可能需要包含您正在使用的 python、sklearn 和 imblearn 的版本。

我自己也遇到了同样的问题，开发人员也注意到了： https://github.com/scikit-learn-contrib/imbalanced-learn/issues/727

可能需要关注此页面，看看未来几天内是否会发布解决方案。这似乎是关于安装 imblearn 后没有正确清理 sklearn 库。

更新
这可以通过将您的 sklearn 更新到 0.23 或更高版本来解决。您应该可以通过以下方式之一：
pip update scikit-learn
或
conda update scikit-learn