运行Python代码报错No Module Named 'sklearn.decomposition.pca'如何解决

• scikit-learn版本迭代导致导入路径失效：scikit-learn v0.22及更早版本曾支持sklearn.decomposition.pca小写模块路径，v0.23版本之后官方移除了该小写路径别名，PCA功能统一收敛到sklearn.decomposition.PCA类下。你使用的网络代码基于老旧版本scikit-learn编写，对应导入路径已在新版本中被删除。
• 虚拟环境冲突：你反复重装scikit-learn时可能操作的不是当前代码运行对应的Python环境，例如全局环境安装了依赖，但代码实际运行在独立的conda/venv虚拟环境中，不同环境的依赖互不互通。

• 优先修正导入语句：将代码中所有涉及sklearn.decomposition.pca的导入逻辑替换为适配新版本的写法，示例如下：

# 正确导入写法
from sklearn.decomposition import PCA

类似from sklearn.decomposition.pca import PCA、import sklearn.decomposition.pca as pca的旧写法全部替换为上述格式即可直接解决报错。

• 若需兼容旧代码不想修改导入逻辑，可安装支持旧路径的最后一个scikit-learn版本：
  pip install scikit-learn==0.22.2.post1
  注意该版本已停止维护，不建议长期使用。
• 排查环境一致性问题：执行以下命令查看当前命令行环境的scikit-learn版本：
  pip show scikit-learn
  同时确认你运行代码的IDE/脚本使用的Python解释器路径，和执行pip命令的Python路径是否一致（Linux/macOS执行which python、Windows执行where python可查看当前命令行Python路径），确保在同一个环境中操作依赖。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sevcan Gürbüz