学習モデルを生成について

Question

###前提・実現したいこと
http://ykubot.com/2017/11/05/tensorflow-keras-monkey-1/
こちらのページのように三つに分類分けをしたいと考えています。

　　■■な機能を実装中に以下のエラーメッセージが発生しました。

###発生している問題・エラーメッセージ

File "ml-monkey.py", line 7, in <module>
    from sklearn.model_selection import train_test_split
ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn'

###該当のソースコード

 
import numpy as np
from keras.layers import Dense
from keras.models import Sequential
from sklearn.model_selection import train_test_split
 
classes = 3
data_size = 75 * 75 * 3
 
 
def model_training(x, y):
    model = Sequential()
    # 隠れ層:64、入力層:データサイズ、活性化関数:Relu
    model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=(data_size)))
    # 出力層:分類するクラス数、活性化関数:Softmax
    model.add(Dense(units=classes, activation='softmax'))
    # モデルをコンパイル
    model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',
                  optimizer='sgd',
                  metrics=['accuracy'])
    model.fit(x, y, epochs=60)
    return model
 
 
def model_evaluation(model, x_test, y_test):
    score = model.evaluate(x_test, y_test)
    print(score)
    print('Loss = ', score[0])
    print('Accuracy = ', score[1])
 
 
if __name__ == '__main__':
 
    try:
        # データの読み込み
        data_set = np.load('./monkey-dataset-300.npz')
        X = data_set["x"]
        Y = data_set["y"]
        # 2次元に変換
        X = np.reshape(X, (-1, data_size))
        X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, train_size=0.8)
        model = model_training(X_train, Y_train)
        model_evaluation(model, X_test, Y_test)
    except Exception as e:
        traceback.print_exc()

###試したこと
ページで取り上げられている学習モデルを生成の上記のことはしてあります。

###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)

Answer 1

scikit-learnを単にインストールしていないだけに見えますが、どうなんでしょうか。

Comments

[fica]

すいません。
インストールしていた気になっていました。
ありがとうございます。