Solución del mensaje de error "No module named 'sklearn'" en Python

Scikit-learn, a menudo abreviada como sklearn, es una biblioteca de Python ampliamente utilizada para tareas de análisis y modelado de datos, incluido el aprendizaje automático. Sin embargo, los nuevos usuarios que están ansiosos por probar sklearn pueden sentirse frustrados al encontrarse con un mensaje de error desconocido que no es fácil de solucionar.

Este tutorial explorará la reparación del mensaje de error No module named 'sklearn' para que podamos volver a utilizar la amplia colección de algoritmos y herramientas de sklearn para el análisis y modelado de datos. En el proceso, también aprenderemos habilidades más generales para solucionar problemas de instalación de paquetes, lo que nos hará programadores de Python más fuertes. Para refrescarte la memoria sobre el paquete scikit-learn, no dudes en consultar nuestra Hoja de trucos de Scikit-Learn antes de empezar.

Comprender el mensaje de error "No hay módulo llamado 'sklearn'" en Python

Veamos la siguiente imagen. Aquí, hemos intentado importar sklearn y hemos obtenido una excepción ModuleNotFoundError.

ModuleNotFoundError en entorno Python

Como podemos deducir del nombre, ModuleNotFoundError es un tipo específico de ImportError que indica que Python no puede encontrar un módulo concreto. En este caso, el módulo es sklearn, pero podría haber sido cualquier módulo, como numpy o pandas.

Nuestra Introducción a la Ciencia de Datos en Python contiene lecciones con muchos ejemplos de cómo importar y trabajar con módulos como numpy.  

Causas comunes del mensaje de error Python ModuleNotFoundError

Puedes encontrarte con el mensaje de error No module named 'sklearn' por varias razones comunes. Los principales son: 

• Sklearn no instalado: La causa más común de este error es que scikit-learn no está instalado en nuestro entorno Python.

• Instalación incorrecta: A veces, scikit-learn puede estar instalado pero no correctamente, lo que provoca problemas al importar los módulos de la biblioteca.

• Problemas de configuración del entorno o de la ruta de Python: Esto ocurre con mayor frecuencia cuando se trabaja en un entorno virtual o se utiliza un intérprete de Python diferente.

Por suerte, si vamos paso a paso, es probable que resolvamos nuestro problema. Sigamos. 

Solución del mensaje de error Python ModuleNotFoundError

Verifica la instalación de scikit-learn

El primer paso para solucionar el error es asegurarnos de que scikit-learn está instalado correctamente en nuestro entorno Python. Podemos hacerlo ejecutando el siguiente comando en nuestro terminal o símbolo del sistema:

py -m pip list

Esto produce una lista alfabética de todas las bibliotecas instaladas en nuestro entorno Python. Recorremos nuestra lista y nos aseguramos de que scikit-learn está en ella.

lista de paquetes lista de paquetes instalados

Si, después de recorrer nuestra lista, descubrimos que scikit-learn no está instalado, podemos instalarlo utilizando el comando pip o conda, según nuestro entorno:

pip install scikit-learn

conda install scikit-learn

Para más información sobre el uso de gestores de paquetes como pip, consulta nuestro Tutorial de Pip Python para la gestión de paquetes. 

Reinicia el núcleo Python

Si estamos trabajando en un Jupyter Notebook o en un IDE como Spyder, nuestro siguiente paso es considerar la posibilidad de reiniciar nuestro núcleo Python. Hacemos esto porque sabemos que, aunque hayamos instalado o reinstalado recientemente scikit-learn, puede que el cambio no esté disponible inmediatamente en nuestra sesión interactiva actual. Al reiniciar el núcleo se recargan las rutas del entorno y de las bibliotecas. Este es un paso fácil y esencial que puede solucionar todo tipo de errores.

Reiniciar nuestro kernel nuestro kernel Jupyter

Comprueba las variables de entorno y la ruta de Python

A continuación, debemos asegurarnos de que nuestro entorno Python está configurado correctamente para localizar el paquete scikit-learn. Este paso es crucial porque ayuda a garantizar que Python busca en los directorios correctos nuestro paquete scikit-learn instalado.

Aquí, comprobamos la variable de entorno PYTHONPATH para asegurarnos de que incluye el directorio donde está instalado scikit-learn. Podemos hacerlo ejecutando el siguiente comando en nuestro script o intérprete de Python:

import sys
print(sys.path)

Ejecutando import sys seguido de print(sys.path), podemos ver los directorios que Python está comprobando actualmente. Si la ruta al directorio donde está instalado scikit-learn no está en nuestra lista, Python no podrá encontrar e importar scikit-learn.

Por último, podemos comprobar que el intérprete de Python que se está utilizando corresponde al entorno donde está instalado scikit-learn. Sigue nuestro detallado tutorial para aprender a configurar un entorno de Ciencia de Datos en tu ordenador. 

Reinstala scikit-learn

Si todo lo demás falla, considera la posibilidad de reinstalar scikit-learn para solucionar cualquier posible problema con la instalación. Es posible que el archivo se corrompiera durante el proceso de descarga o instalación debido a problemas de red, interrupciones o errores de disco. También es posible que haya conflictos de dependencias de instalaciones anteriores.

Podemos desinstalar scikit-learn utilizando pip o conda y luego volver a instalarlo para garantizar una instalación limpia. 

pip uninstall scikit-learn

pip install scikit-learn

conda uninstall scikit-learn

conda install scikit-learn

Verificación de la instalación y configuración del entorno

Como paso final, una vez que creamos que hemos resuelto el problema de No module named 'sklearn' error, puede que queramos verificar que scikit-learn está instalado correctamente y que nuestro entorno está configurado adecuadamente, sólo por tranquilidad.

Podemos hacerlo importando scikit-learn en un script o intérprete de Python y comprobando si hay errores de importación.

import sklearn

print(sklearn.__version__)

Si no encontramos ningún error, scikit-learn debería estar instalado correctamente, ¡y podemos empezar a utilizarlo en tus proyectos de aprendizaje automático!

Conclusión

Encontrarse con el error No module named 'sklearn' puede ser frustrante, pero con los pasos adecuados para solucionarlo, podemos resolverlo rápidamente y volver a nuestras tareas de aprendizaje automático. 

Te animo a que aprendas más sobre la teoría subyacente del aprendizaje automático y algunos modelos habituales, como la agrupación k-means, la regresión logística o el svm. También puedes aprender algunas buenas prácticas de codificación para evitar más mensajes de error frustrantes en el futuro.