【Python系列Colab實戰】ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn’ 系列Bug解決方案大全

一、摘要

在使用 Jupyter、PyCharm 或 Google Colab 進行機器學習開發時，導入 sklearn（scikit-learn）相關模塊時，常會遇到一系列 ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn'、no module named 'sklearn.inspection'、no module named 'sklearn2pmml'、no module named 'sklearn.tree'; 'sklearn' is not a package 等錯誤。本文將匯總全網最新、最全的排查思路與解決方案，覆蓋本地環境、虛擬環境、Colab 在線環境、Jupyter Notebook 等多種場景，幫助你一篇文章搞定所有 sklearn 導入煩惱。

二、開發環境

項目	詳情
操作系統	macOS 14.4 / Windows 11 / Ubuntu
Python 版本	3.8 - 3.11
IDE/平臺	PyCharm 2025 / JupyterLab / Colab
包管理工具	pip / conda
虛擬環境	venv / conda env

三、錯誤重現示例

在任意環境執行：

from sklearn.inspection import permutation_importance

或

import sklearn.tree as tree

控制臺/Notebook 可能報錯：

ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn'
ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.inspection'
ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn2pmml'
ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.tree'; 'sklearn' is not a package

flowchart TBA[嘗試 import sklearn] --> B{錯誤類型？}B -->|未安裝 sklearn| C[安裝 scikit-learn]B -->|部分子包缺失| D[升級/重裝 scikit-learn]B -->|名稱沖突| E[檢查文件/目錄命名]B -->|環境不一致| F[切換或激活正確環境]F --> G[Colab 特有：重啟運行時]

四、核心解決方案

1. 安裝或升級 scikit-learn

# 安裝
pip install scikit-learn# 或針對 conda
conda install scikit-learn# 升級到最新
pip install --upgrade scikit-learn

2. 指定版本：兼容老接口

版本	特性說明
0.24.x	支持舊版 sklearn.inspection
1.0.x	引入新 API，部分接口移動
1.2.x 以上	推薦最新版，功能更完善

pip install scikit-learn==1.0.2

3. 確認環境一致：python -m pip

避免系統 pip 與項目 Python 版本不一致：

python -m pip install scikit-learn

4. 虛擬環境/解釋器切換

• venv：

  source venv/bin/activate
  pip install scikit-learn
  

• conda：

  conda activate myenv
  conda install scikit-learn
  

• PyCharm：Preferences → Project Interpreter → 選擇對應虛擬環境

5. 文件名或包名沖突

若項目目錄下有 sklearn.py、sklearn/ 文件夾或同名 .py，會遮蔽官方包：

# 重命名沖突文件/目錄
mv sklearn.py custom_sklearn.py

6. Colab 特有技巧

# 安裝并重啟運行時
!pip install -U scikit-learn
import os; os.kill(os.getpid(), 9)

7. 缺少子模塊：檢查安裝完整性

部分輕量安裝或版本過低會缺少子包：

# 強制重裝并清理舊緩存
pip uninstall scikit-learn -y
pip cache purge
pip install scikit-learn

8. 網絡 & 源切換

pip install scikit-learn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

9. 其他冷門排查

1. 檢查 pip list：確認 scikit-learn 在列表中。

2. 檢查 PATH 多 Python 干擾：which python vs which pip。

3. 確認模塊完整性：

   import sklearn; print(sklearn.__file__)
   

4. 使用 Conda-Forge 源：

   conda install -c conda-forge scikit-learn
   

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