不均衡データの削除をするためにimbalanced-learnを用いようとした(from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler)ところ、ImportError: No module named 'imblearn'というエラーが発生してしまい、困っています。
もし解決方法をご存知の方がいらっしゃいましたら教えていただきたいです。

前提

Python 3.5.4
Anaconda 2.5.0 (x86_64)

試したこと

pip install -U imbalanced-learn
conda install -c conda-forge imbalanced-learn
conda install -c glemaitre imbalanced-learn
pip install -U imbalanced-learn  install imblearn
pip install -U git+https://github.com/scikit-learn-contrib/imbalanced-learn.git
sudo -H pip3 install imbalanced-learn

行動規範の内容に同意します

回答2件

ベストアンサー

Python, Anacondaのバージョンを最新にあげたら解決しました

投稿2020/06/17 06:05

退会済みユーザー

総合スコア0

pip3 install ... でもダメでしょうか？私が手元で実施したログは下記のとおりとなりました。

console
1$ sudo -H pip3 install imbalanced-learn
2Collecting imbalanced-learn
3  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/e6/62/08c14224a7e242df2cef7b312d2ef821c3931ec9b015ff93bb52ec8a10a3/imbalanced_learn-0.5.0-py3-none-any.whl (173kB)
4     |████████████████████████████████| 174kB 5.0MB/s 
5Requirement already satisfied: numpy>=1.11 in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from imbalanced-learn) (1.17.3)
6Collecting joblib>=0.11
7  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/8f/42/155696f85f344c066e17af287359c9786b436b1bf86029bb3411283274f3/joblib-0.14.0-py2.py3-none-any.whl (294kB)
8     |████████████████████████████████| 296kB 51.1MB/s 
9Collecting scikit-learn>=0.21
10  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/a0/c5/d2238762d780dde84a20b8c761f563fe882b88c5a5fb03c056547c442a19/scikit_learn-0.21.3-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl (6.7MB)
11     |████████████████████████████████| 6.7MB 35.8MB/s 
12Requirement already satisfied: scipy>=0.17 in /usr/lib/python3/dist-packages (from imbalanced-learn) (0.19.1)
13Installing collected packages: joblib, scikit-learn, imbalanced-learn
14Successfully installed imbalanced-learn-0.5.0 joblib-0.14.0 scikit-learn-0.21.3
15
16$ python3
17Python 3.6.8 (default, Oct  7 2019, 12:59:55) 
18[GCC 8.3.0] on linux
19Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
20>>> from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler
21>>>