导入RandomOverSampler遇ImportError：无法导入sklearn.utils的_get_column_indices

核心原因 #

imbalanced-learn（即imblearn）与scikit-learn版本不匹配。_get_column_indices是scikit-learn的内部私有函数，部分新版本scikit-learn已移除该函数，而旧版本imblearn仍依赖它，从而触发导入错误。

解决方案 #

1. 对齐兼容版本 #

根据imblearn官方兼容要求，匹配scikit-learn和imblearn的版本：

• 若使用scikit-learn >=1.2.x，需安装imbalanced-learn >=0.10.0
• 若使用scikit-learn 1.1.x，对应imbalanced-learn 0.9.x
• 若使用scikit-learn <=1.0.x，对应imbalanced-learn <=0.8.x

执行对应安装/升级命令：

# 升级到最新兼容版本
pip install --upgrade imbalanced-learn scikit-learn

# 或指定具体兼容版本（示例：适配sklearn 1.2+）
pip install imbalanced-learn==0.10.1 scikit-learn==1.2.2

2. 检查虚拟环境（若使用） #

确认当前激活的虚拟环境是安装库的环境，避免全局与虚拟环境的库冲突。执行以下命令查看当前环境的库版本：

pip list | grep -E "scikit-learn|imbalanced-learn"

3. 彻底清理冲突库 #

若之前重装无效，先完全卸载相关库再重新安装：

pip uninstall -y scikit-learn imbalanced-learn
pip install --no-cache-dir imbalanced-learn scikit-learn

4. 验证安装 #

安装完成后，在Python环境中测试导入：

from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
print("导入成功")

额外提示 #

不要随意混合安装不同版本的机器学习库，尤其是scikit-learn及其衍生库（如imblearn），版本不一致极易引发这类内部函数依赖错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Matt