sklearn 1.0.2导入RFECV报错无法导入_ClassNamePrefixFeaturesOutMixin

使用scikit-learn 1.0.2版本时，尝试从sklearn.feature_selection模块导入RFECV持续触发导入错误，报错信息如下：

ImportError: cannot import name '_ClassNamePrefixFeaturesOutMixin' from 'sklearn.base' (C:\Users\sedam\anaconda34\lib\site-packages\sklearn\base.py)

_ClassNamePrefixFeaturesOutMixin是scikit-learn 1.1.0版本才在sklearn.base中新增的内部工具类，1.0.2版本的sklearn.base模块不存在这个类。触发这个报错的核心原因是当前环境内scikit-learn相关组件版本不匹配：要么是环境内残留了高版本sklearn的组件文件，要么是其他依赖scikit-learn的第三方包版本适配高版本sklearn，但主包sklearn还停留在1.0.2版本，导入时找不到对应类就会抛出错误。

• 优先选择升级scikit-learn版本：激活你用的anaconda对应环境，直接执行升级命令即可，推荐安装1.1以上的稳定版

  pip install -U scikit-learn==1.2.2
  

  如果习惯用conda管理包，就执行：

  conda install scikit-learn=1.2.2
  

  升级完成后先执行import sklearn; print(sklearn.__version__)确认版本号符合要求，再重新导入RFECV测试即可。
• 如果必须固定使用1.0.2版本的scikit-learn，就先彻底清理环境内的sklearn相关残留：先执行卸载命令把所有关联包卸干净

  pip uninstall -y scikit-learn scikit-learn-intelex imbalanced-learn
  

  卸载完成后手动进入报错路径里的C:\Users\sedam\anaconda34\lib\site-packages目录，把所有名称带sklearn的文件夹全部删除，再重新执行安装命令装1.0.2版本：

  pip install scikit-learn==1.0.2
  

• 额外提醒：同一个虚拟环境里不要混着用pip和conda安装scikit-learn，非常容易出现文件覆盖不全、版本残留的问题，后续装相关依赖尽量统一用同一个包管理工具。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Amir