обновление scikit-learn – как исправить разрывное изменение?

Вопрос или проблема

Ответ или решение

Обновление scikit-learn: Как исправить проблему с несовместимостью

После обновления Databricks Runtime и попытки повышения версии библиотеки scikit-learn, вы столкнулись с ошибкой ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.neighbors.ball_tree'. Эта проблема возникла в результате изменений в архитектуре библиотеки scikit-learn, что часто случается при переходе на более новые версии.

Причины проблемы

1. Изменения в API: Поскольку вы обновили scikit-learn, некоторые классы или модули могли быть перемещены, удалены или изменены. Ваша версия 0.21 могла использовать модули или классы, которые не существуют в новых версиях.

2. Формат сериализации (pickle): Вы использовали pickle для сериализации объекта BallTree, что может оказаться несовместимым между разными версиями библиотеки. Если BallTree был сериализован в более ранней версии, его нельзя будет загрузить в новой без изменений.

Шаги для решения проблемы

1. Определите используемую версию библиотеки: Узнайте, какая версия scikit-learn установлена в вашей среде, и проверьте документацию по API для этой версии. Это поможет вам определить, какие изменения произошли.

2. Локальная проверка: Если это возможно, создайте локальное окружение с такой же версией Python и scikit-learn, которая использовалась в исходном решении. Это позволит протестировать код и поработать над преобразованиями.

3. Обновление кода:

   • Замените инстанцирование BallTree в вашем коде на:

     from sklearn.neighbors import BallTree

     Убедитесь, что вы не используете sklearn.neighbors.ball_tree как отдельный модуль.

   • Если в вашем коде использовались специфические параметры или методы для BallTree, проверьте их, так как они могли измениться в новой версии.

4. Переопределение или сохранение модели: Если вы не можете использовать pickle для загрузки ранее сохраненной модели, рассмотрите возможность переобучения модели с использованием новых данных. Это также даст вам возможность убедиться в том, что ваша модель адаптирована под новую версию библиотеки.

5. Использование альтернативных методов сериализации: Если pickle вызывает подобные проблемы и вы хотите сохранить точность ваших данных, рассмотрите возможность использования библиотеки joblib, которая может лучше справляться с большими объектами NumPy.

   from joblib import dump, load
   
   # Сохранение
   dump(bt, '/dbfs/mnt/storage/Numpy/' + area + '.bt')
   
   # Загрузка
   bt = load('/dbfs/mnt/storage/Numpy/' + area + '.bt')

6. Тестирование: После внесения изменений не забудьте протестировать свой код. Убедитесь, что все функции работают корректно после обновления библиотеки.

Заключение

Ошибки при обновлении библиотек, таких как scikit-learn, могут быть вызваны множеством факторов, включая изменения в API и несовместимость сериализованных объектов. Следуя предложенным шагам, вы сможете устранить проблему и адаптировать ваше приложение к новой версии библиотеки. Важно также поддерживать актуальность документации и учитывать изменения при дальнейших обновлениях.