from imblearn.over_sampling import SMOTE报错cannot import name '_MissingValues' from 'sklearn.utils._param_validation'

根据您提供的引用内容，您在使用Anaconda环境中导入imblearn.over_sampling模块的时候遇到了一个错误。错误信息是"ImportError: cannot import name '_MissingValues' from 'sklearn.utils._param_validation'"。这个错误通常是由于sklearn库的版本问题引起的。 解决这个问题的方法是更新scikit-learn库的版本。您可以使用以下命令来更新scikit-learn库： ```shell pip install --upgrade scikit-learn ``` 更新完成后，再次尝试导入imblearn.over_sampling模块，应该就不会再出现"_MissingValues"的错误了。

<think>嗯，用户遇到了一个ImportError，提示无法从'sklearn.utils._param_validation'导入'_MissingValues'。我需要先弄清楚这个错误的原因。 首先，用户使用的代码中导入了imblearn的SMOTE、RandomUnderSampler和Pipeline。这些属于imbalanced-learn库。而错误信息提到了scikit-learn（sklearn）的某个模块中的'_MissingValues'找不到。这可能是因为imbalanced-learn和scikit-learn的版本不兼容。 我记得scikit-learn在最近的版本中可能进行了一些内部结构的调整，比如在_param_validation.py中移除了或重命名了某些类或变量。而imbalanced-learn可能还在依赖旧版本的scikit-learn中的这些名称。例如，在某个版本后，'_MissingValues'可能被改名或删除了。 接下来，我应该检查这两个库的版本兼容性。例如，假设用户使用的imbalanced-learn版本是0.10.0，而scikit-learn的版本是1.3.0或更高，这时候就可能出现这样的问题。因为imbalanced-learn可能在旧版本中引用了已经被修改的scikit-learn内部模块。 解决方法通常是升级或降级其中一个库，使它们的版本兼容。比如，升级imbalanced-learn到最新版本，或者降级scikit-learn到一个兼容的版本。 用户可能需要运行以下命令： - 升级imbalanced-learn：pip install -U imbalanced-learn 或者 - 降级scikit-learn：pip install scikit-learn==1.2.2 另外，用户需要确保在升级或降级后，相关的依赖库版本也兼容，避免出现其他问题。例如，新的imbalanced-learn版本可能需要更高版本的scikit-learn，所以可能需要先升级scikit-learn，再升级imbalanced-learn。 如果用户已经安装了最新版的imbalanced-learn，但问题仍然存在，可能需要检查是否有其他依赖库冲突，或者尝试在干净的环境中重新安装这些库。 总结来说，版本不兼容是导致该错误的主要原因，解决办法是调整两者的版本，使其匹配。</think><< **错误原因分析**： 该错误通常是由于`scikit-learn`（sklearn）和`imbalanced-learn`（imblearn）版本不兼容导致。`imbalanced-learn`在较新版本中依赖`scikit-learn`的某些内部模块（如`_MissingValues`），而用户安装的`scikit-learn`版本可能过高或过低，导致该模块不存在或名称被修改。 --- **解决方案**： 1. **升级`imbalanced-learn`**： 安装最新版`imblearn`，确保其兼容当前`scikit-learn`版本： ```bash pip install --upgrade imbalanced-learn ``` 2. **降级`scikit-learn`**： 如果升级`imblearn`无效，可尝试安装兼容的`scikit-learn`版本： ```bash pip install scikit-learn==1.2.2 ``` 3. **验证版本匹配**： 确保`imbalanced-learn >=0.10.1`和`scikit-learn >=1.0.0, <1.3`的组合。例如： ```bash pip install "scikit-learn<1.3" "imbalanced-learn>=0.10.1" ``` --- **验证代码**： ```python import sklearn import imblearn print("scikit-learn version:", sklearn.__version__) # 应输出 1.2.2 或类似兼容版本 print("imbalanced-learn version:", imblearn.__version__) # 应 >=0.10.1 ```