Dépannage du message d'erreur "Aucun module nommé 'sklearn'" dans Python

Scikit-learn, souvent abrégé en sklearn, est une bibliothèque Python largement utilisée pour les tâches d'analyse et de modélisation des données, y compris l'apprentissage automatique. Les nouveaux utilisateurs désireux d'essayer sklearn peuvent toutefois se sentir frustrés lorsqu'ils rencontrent un message d'erreur inconnu qui n'est pas facile à résoudre.

Ce cursus explorera la correction du message d'erreur No module named 'sklearn' afin que nous puissions nous remettre sur la bonne voie en utilisant la vaste collection d'algorithmes et d'outils de sklearn pour l'analyse et la modélisation des données. Dans le processus, nous allons également acquérir des compétences plus générales dans le dépannage de l'installation des paquets, ce qui fera de nous des programmeurs Python plus forts. Pour vous rafraîchir la mémoire sur le paquetage scikit-learn, n'hésitez pas à consulter notre Scikit-Learn Cheat Sheet avant de commencer.

Comprendre le message d'erreur "No module named 'sklearn'" en Python

Jetons un coup d'œil à l'image suivante. Ici, nous avons essayé d'importer sklearn et nous avons obtenu une exception ModuleNotFoundError.

ModuleNotFoundError dans l'environnement Python

Comme nous pouvons le déduire du nom, ModuleNotFoundError est un type spécifique de ImportError qui indique que Python ne peut pas trouver un module spécifique. Dans ce cas, le module est sklearn, mais il aurait pu s'agir de n'importe quel module, tel que numpy ou pandas.

Notre Introduction à la science des données en Python contient des leçons avec de nombreux exemples sur la façon d'importer et de travailler avec des modules tels que numpy.  

Causes courantes du message d'erreur Python ModuleNotFoundError

Vous pouvez rencontrer le message d'erreur No module named 'sklearn' pour plusieurs raisons courantes. Les principaux d'entre eux sont les suivants : 

• Sklearn n'est pas installé : La cause la plus fréquente de cette erreur est que scikit-learn n'est pas installé dans notre environnement Python.

• Installation incorrecte : Il arrive que scikit-learn soit installé mais pas correctement, ce qui entraîne des problèmes d'importation des modules de la bibliothèque.

• Configuration de l'environnement ou problème de chemin d'accès à Python : Cela se produit le plus souvent lorsque vous travaillez dans un environnement virtuel ou que vous utilisez un interpréteur Python différent.

Heureusement, en procédant étape par étape, nous pourrons probablement résoudre notre problème. Continuons. 

Dépannage du message d'erreur ModuleNotFoundError de Python

Vérifiez l'installation de scikit-learn

La première étape de la résolution de l'erreur consiste à s'assurer que scikit-learn est correctement installé dans notre environnement Python. Pour ce faire, exécutez la commande suivante dans votre terminal ou dans l'invite de commande :

py -m pip list

Cela produit une liste alphabétique de toutes les bibliothèques installées dans notre environnement Python. Nous parcourons notre liste et nous nous assurons que scikit-learn y figure.

liste de paquets installés

Si, après avoir parcouru notre liste, nous découvrons que scikit-learn n'est pas installé, nous pouvons l'installer en utilisant la commande pip ou conda, en fonction de notre environnement :

pip install scikit-learn

conda install scikit-learn

Pour plus d'informations sur l'utilisation des gestionnaires de paquets tels que pip, consultez notre tutoriel Pip Python pour la gestion des paquets. 

Redémarrer le noyau Python

Si nous travaillons dans un Notebook Jupyter ou un IDE comme Spyder, notre prochaine étape est d'envisager de redémarrer notre noyau Python. Nous faisons cela parce que nous savons que, même si nous avons récemment installé ou réinstallé scikit-learn, la modification peut ne pas être immédiatement disponible dans notre session interactive actuelle. Le redémarrage du noyau recharge les chemins d'accès à l'environnement et aux bibliothèques. Il s'agit d'une étape simple et essentielle qui peut corriger toutes sortes d'erreurs.

notre noyau Jupyter

Vérifiez les variables d'environnement et le chemin d'accès à Python.

Ensuite, nous devons nous assurer que notre environnement Python est correctement configuré pour localiser le paquet scikit-learn. Cette étape est cruciale car elle permet de s'assurer que Python recherche les bons répertoires pour notre paquetage scikit-learn installé.

Ici, nous vérifions la variable d'environnement PYTHONPATH pour nous assurer qu'elle inclut le répertoire dans lequel scikit-learn est installé. Nous pouvons le faire en exécutant la commande suivante dans notre script ou interpréteur Python :

import sys
print(sys.path)

En exécutant import sys suivi de print(sys.path), nous pouvons voir les répertoires que Python est en train de vérifier. Si le chemin vers le répertoire où scikit-learn est installé ne figure pas dans notre liste, Python ne pourra pas trouver et importer scikit-learn.

Enfin, nous pouvons vérifier que l'interpréteur Python utilisé correspond à l'environnement où scikit-learn est installé. Suivez notre tutoriel détaillé pour apprendre à configurer un environnement de science des données sur votre ordinateur. 

Réinstaller scikit-learn

En cas d'échec, envisagez de réinstaller scikit-learn pour résoudre les éventuels problèmes liés à l'installation. Il est possible que le fichier ait été corrompu pendant le processus de téléchargement ou d'installation en raison de problèmes de réseau, d'interruptions ou d'erreurs de disque. Il est également possible qu'il y ait eu des conflits de dépendances lors d'installations précédentes.

Nous pouvons désinstaller scikit-learn en utilisant pip ou conda, puis le réinstaller pour garantir une installation propre. 

pip uninstall scikit-learn

pip install scikit-learn

conda uninstall scikit-learn

conda install scikit-learn

Vérification de l'installation et de la configuration de l'environnement

Pour finir, une fois que nous pensons avoir résolu le problème No module named 'sklearn' error, nous pouvons vouloir vérifier que scikit-learn est installé correctement et que notre environnement est configuré correctement, juste pour avoir l'esprit tranquille.

Nous pouvons le faire en important scikit-learn dans un script ou un interpréteur Python et en vérifiant qu'il n'y a pas d'erreurs d'importation.

import sklearn

print(sklearn.__version__)

Si nous ne rencontrons aucune erreur, scikit-learn devrait être installé correctement, et nous pouvons commencer à l'utiliser dans vos projets d'apprentissage automatique !

Conclusion

Rencontrer l'erreur No module named 'sklearn' peut être frustrant, mais avec les bonnes étapes de dépannage, nous pouvons rapidement la résoudre et retourner à nos tâches d'apprentissage automatique. 

Je vous encourage à en apprendre davantage sur la théorie sous-jacente de l'apprentissage automatique et sur certains modèles courants, tels que le regroupement k-means, la régression logistique ou le svm. Vous pouvez également apprendre quelques bonnes pratiques de codage afin d'éviter des messages d'erreur plus frustrants à l'avenir.